无论是技术路线、商业模式还是用户人群，AI玩具行业都存在显著非共识，给到了不同公司更广阔的创新空间。 一年前，AI玩具还被怀疑是概念炒作，需要量产数据去证明这个需求真实存在。经过一年发展，这个市场快速膨胀变大，出现了更多样的产品路径、更大额度的融资和更多愿意为之买单的消费者。
近期，多模态大模型在图像问答与视觉理解等任务中进展迅速。随着 Vision-R1 、MM-Eureka 等工作将强化学习引入多模态推理，数学推理也得到了一定提升。
谷歌DeepMind最新Nature王炸，直接把Gemini版大模型PH-LLM调教成了「AI健康私教」，把可穿戴冷冰冰的数据，直接变成睡眠健身建议，结果准确率暴打人类医生。
如果你拥有了庞大的三维空间数据，你会用来做什么？ 大模型时代之后，数据成了支撑模型的承重柱。能否获取足够的可用高质量数据，直接决定了某个领域的 AI 的发展上限。
当大多数 AI 教育公司还在为盈利发愁时，成立仅两年的 Praktika，交出的一组运营数据：30人团队支撑起近 2000 万美元年化收入，超500万用户，在2024 年 5 月拿下 Blossom Capital 领投的 3550 万美元 A 轮融资，加上早期种子轮，总融资已达 3800 万美元，这个靠 AI 虚拟外教（Avatar）走红的 App，正在重新定义语言学习的商业模式。
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路，他们开源发布了POML（Prompt Orchestration Markup Language），它的的解决方案它的核心思想非常直接：为什么我们不能像开发网页一样，用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢？这个编排语言很类似IBM的PDL
数据显示，70%的雇主更愿意招一位会AI的新人，而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手。任何毕业生都需要掌握在日常生活中使用AI的能力。现在随着低代码技术的兴起，以及各种让编程变得更简单的工具出现，我们将走到这样一个阶段：每个学生不仅应该学会如何使用AI，还应该学会用AI来创造，比如创造图像、开发应用、编写代码。
A股站上3800点，券商AI投顾收费高，专家提醒勿迷信。 22日，A股全天震荡走高，沪指时隔10年站上3800点。股市行情向好之际，不少投资者将AI视为“投资理财顾问”。不少券商、投顾公司、第三方金融数据软件也纷纷推出了AI投顾、AI选股等功能。
近年来，以GPT-4o、Gemini 2.5 Pro为代表的多模态大模型，在各大基准测试（如MMMU）中捷报频传，纷纷刷榜成功。
Github CEO卸任后未被替代，宣布并入微软Core AI部门，终结其七年独立运营。开发者担忧此举损害开源独立性及免费数据访问，质疑Copilot等AI战略会主导未来。微软此举旨在整合资源强化AI开发工具，但社区文化前景存疑。
