感谢 Moose 老师非常细致地分享了： 他从WAIC 大会现场观察了国内 AI 的最新动向——从大厂展区的大模型生态，到独立团队的创意产品，涵盖办公、教育、设计、视频等多个场景。通过这些案例，可以更清晰地看到 AI 在 2025 年的三种趋势：套壳的传统产品、短期的效率工具，以及真正有潜力的垂直平台与智能体（Agent）
最近一段时间，经常能听到把“枯燥乏味”的工作交给AI的说法。
在机器人操作任务中，预测性策略近年来在具身人工智能领域引起了广泛关注，因为它能够利用预测状态来提升机器人的操作性能。然而，让世界模型预测机器人与物体交互的精确未来状态仍然是一个公认的挑战，尤其是生成高质量的像素级表示。
一句话概括，还在嫌弃RAG太慢？这帮研究员直接把检索数据库"蒸馏"成了一个小模型，实现了不检索的检索增强，堪称懒人福音。
GPT-5是一个分水岭，终于学会了「推理」。联创Greg Brockman最新访谈畅谈了OpenAI AGI之路，未来AI可以做到边用边学，在超临界模式下推导出N阶后果。
自GPT-2以来，大模型的整体架构虽然未有大的变化，但从未停止演化的脚步。借OpenAI开源gpt-oss（120B/20B），Sebastian Raschka博士将我们带回硬核拆机现场，回溯了从GPT-2到gpt-oss的大模型演进之路，并将gpt-oss与Qwen3进行了详细对比。
当前计算机使用智能体（CUA）的发展，主要依赖于大量昂贵的人工标注数据 。这极大地限制了它们在缺少现成数据的新颖或专业软件中的应用能力 。为了打破这一瓶颈，来自上海交通大学和香港中文大学的学者们提出了 SEAgent，一个全新的、无需任何人类干预，即可通过与环境交互来自主学习和进化的智能体框架。
Genie 3来了！这或许是最接近「模拟世界」的AI魔法。只需一句话，它就能生成一个动态、可互动的世界——角色能互动、下水会溅起水花，甚至还能记住一分钟前的细节。DeepMind研究者直言：Genie 3是通向AGI的关键一步。
所有学LLM的人都要知道的内容。 这可能是对于大语言模型（LLM）原理最清晰、易懂的解读。
本项工作提出了一种全新的生成模型：离散分布网络（Discrete Distribution Networks），简称 DDN。相关论文已发表于 ICLR 2025。
