最近AI圈子里有两个特别有意思的项目，一个是谷歌DeepMind的AlphaEvolve，另一个是UBC大学的Darwin Gödel Machine（简称DGM）。
在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程，难以有效激活模型的推理能力。
全球AI原生企业围绕OpenAI、Anthropic和谷歌三大生态阵营发展，形成开放多元、安全导向和技术闭环的差异化格局。企业通过多模型接入、自研模型及垂直深耕等策略竞争，生态构建聚焦开发者工具、行业渗透和价格策略，当前行业仍处动态演变阶段，尚未形成最终格局。
《智能涌现》从多名独立信源处得知，大模型“六小虎”之一的阶跃星辰，C端AI应用布局，近半年来出现了以下调整：2024年12月，角色扮演类Agent产品“冒泡鸭”停止大范围投入，团队合并至对话产品“跃问”（现更名为“阶跃AI”），目前仅留部分员工运维。
智源研究院发布开源模型Video-XL-2，显著提升长视频理解能力。该模型在效果、处理长度与速度上全面优化，支持单卡处理万帧视频，编码2048帧仅需12秒。
发展教育大模型需要新的数据和评估体系！北京理工大学高扬老师团队推出EduBench，是首个专为教育场景打造的综合评估基准，涵盖9大教育场景、12个多视角评估维度、超4000个教育情境。通过多维度评估指标体系和人工标注一致性计算，确保评估可靠性，助力教育大模型发展，推动教育智能化。
首个专为ALLMs（音频大语言模型）设计的多维度可信度评估基准来了。
OpenAI模型命名混乱没规律，以至于打开ChatGPT后，好多人都不知道到底该用哪个模型来完成任务。
人类的思维是非透明的，没有继承的记忆，因此需要通过语言交流的环境来学习。人类的知识传递长期依赖符号语言：从文字、数学公式到编程代码，我们通过符号系统将知识编码、解码。但这种方式存在天然瓶颈，比如信息冗余、效率低下等。
长视频理解是多模态大模型关键能力之一。尽管 OpenAI GPT-4o、Google Gemini 等私有模型已在该领域取得显著进展，当前的开源模型在效果、计算开销和运行效率等方面仍存在明显短板。
