欧洲科技巨头的CEO最新表示，欧洲在人工智能领域展开竞争时并不需要大量建立数据中心，这一说法与上月黄仁勋访欧时提出的说法相悖。当地时间周四（7月3日），德国思爱普公司（SAP）首席执行官柯睿安（Christian Klein）在接受采访时说道：“我们真的需要建五个数据中心再把高性能芯片放进去吗？”
图灵奖大佬向97年小孩哥汇报，这是什么魔幻剧情？小扎砸143亿请来的「数据标注少年」，已荣升Meta首席AI官。一边是小扎上亿美元年薪offer引进新员工，另一边是Meta老将GPU告急不得不熬夜借卡差点头秃。网友们痛呼：太为Meta FAIR的员工难过了……
MIT最新研究让LLM直接操控宇宙飞船进行太空追逐挑战赛：ChatGPT少量微调即获第二，开源Llama更胜一筹，凭提示词精准追踪卫星、节省燃料，更是0%失败率，验证AI小数据高效与自主航天可行，为未来的太空漫游铺路。
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
设定角色，让AI照“本”生成主角不变的不同图像，对于各路AIGC工具来说一直是不小的挑战。
Legora从观察律师朋友被"thankless tasks"拖累的痛苦中诞生，通过"真正合作伙伴"而非单纯工具的协作理念，解决了传统法律研究低效问题——AI可为律师每周节省4小时、年增10万美元计费时间，目前已服务250家顶级律所实现数据室审查从数周压缩至数小时。
随着时间推移，AI工作负载中推理的比重会持续增加。每个应用程序都将内置推理功能——实际上这一趋势已初现端倪。我们视其为新型基础设施组件，如同计算、存储和数据库一样不可或缺。
过往填报志愿已经形成了一个“产业”，催生了高考志愿填报师这一职业，并诞生了万元难求的“张雪峰”们。与此同时，随着AI技术的发展，近年来智能志愿填报工具如雨后春笋般出现，主打“数据匹配”“精准推荐”，希望能在这个复杂、信息密集的决策过程中，为考生提供高效辅助。
中科院自动化所提出DipLLM，这是首个在复杂策略游戏Diplomacy中基于大语言模型微调的智能体框架，仅用Cicero 1.5%的训练数据就实现超越
根据Xsignal AI Holo（AI全息）数据库数据，上图呈现出2025年5月海外Web端AI应用类型的发展全景。为方便您最快速掌握关键要点，X博士为您梳理出5个关键洞察（5 Key Insights）：
