史上最大的基因组AI模型Evo 2使用超过12.8万个基因组数据训练，包含9.3万亿个核苷酸，能预测突变效应、设计 DNA 序列，并通过可视化工具展示学习到的生物特征，为生成生物学和疾病研究提供新思路。
正值“金三银四”，应届毕业生又进入到求职冲刺阶段，如果能够顺利杀出重围，便可以逃离毕业季的又一场肉搏。而因为ChatGPT、DeepSeek、豆包等AI产品的集体爆发，“AI潮”成为今年春招绕不开的主题。据《2025年春招市场行业周报（第一期）》数据显示，春招首周，人工智能行业求职人数同比增速达33.4%，位居行业第一；人工智能工程师的求职增速达69.6%，位居职业榜首。
幻觉（Hallucination），即生成事实错误或不一致的信息，已成为视觉-语言模型 (VLMs）可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。
继昨天《RAG太折磨人啦，试下pip install rankify，检索、重排序、RAG三合一，完美》发布之后，有许多朋友向我询问Rankify的具体使用方法和部署细节，尤其是生产环境如何处理自定义数据集和本地数据集。
从单张图像生成灵活视角3D场景的技术来了，在考古保护、自主导航等直接获取3D数据成本高昂或不可行的领域具有重要应用价值。
在互联网时代，数据已成为企业发展的必经之路。
护城河是所有投资人和创始人都非常关注的一个概念，因为它涉及到企业的长期价值和生死存亡。AI 时代，大家对护城河同样有执念，但是越来越搞不懂什么才是这个时代的护城河了，甚至是否还有护城河都已经是一个问题。
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型（LLM）的能力，能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式，Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象，并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
你是否曾经用最先进的大语言模型处理企业文档，却发现它把财务报表中的“$1,234.56”读成了“123456”？或者在处理医疗记录时，将“0.5mg”误读为“5mg”？对于依赖数据准确性的运营和采购团队来说，这些问题不仅影响工作效率，更可能导致财务损失、法律风险甚至造成医疗事故。
作为一家公司，我们专注于三件事：预训练、微调和对齐。我们使用自有数据集进行预训练，这一点非常关键，而很多公司并不具备这样的能力。然后，我们用专家手工整理的数据进行微调。最有趣、最重要的部分在于对齐，这与简单地寻找“当前最优解”是截然不同的。
