机器人对可形变物体的操作（Deformable Object Manipulation, DOM），是衡量通用机器人智能水平的关键指标之一。与刚体操作不同，衣物、绳索、食物等物体的形态不固定，其状态空间维度极高，且物理交互过程呈现出复杂的非线性动力学特性，为感知、规划和控制带来了巨大挑战。
AI图像编辑技术发展迅猛，扩散模型凭借强大的生成能力，成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题：一是“牵一发而动全身”，即便只想修改一个细节，系统也可能影响到整个画面；二是生成速度缓慢，难以满足实时交互的需求。
覆盖桌面、移动和 Web，7B 模型超越同类开源选手，32B 模型挑战 GPT-4o 与 Claude 3.7，通义实验室全新 Mobile-Agent-v3 现已开源。
22-25岁初入职场的年轻人，就业率同比已经下降了13%，AI带来的就业冲击愈发严峻。一些老板们也开始冻结招聘，将AI能力不足的求职者直接拒之门外。AI造就的新形势迫使我们认真思考，哪些岗位是很难被AI取代的呢？
谷歌回归搜索老本行，这一次，它要让 AI 能像人一样「看见」网页。 这是谷歌前不久在 Gemini API 全面上线的 URL Context 功能（5 月 28 日已在 Google AI Studio 中推出），它使 Gemini 模型能够访问并处理来自 URL 的内容，包括网页、PDF 和图像。
原来，Scaling Law在32年前就被提出了！ 不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。
AI 硬件，已经成为大模型之后，又一个令人兴奋的领域。 正如 AI Agent 从通用开始走向垂直，AI 硬件，也已经逐渐分化到「陪伴」、「工作」等各个垂直领域。
国内AI音乐领域迎来突破性进展。日前，自由量级0到1全自研的音乐大模型——“音潮音乐”已成功通过国家互联网信息办公室的生成式人工智能服务备案（备案号：Shanghai-YinChaoYinYue-202507160059）。
当前AI大模型（LLM）训练与推理对算力的巨大需求，以及传统计算精度（如FP16/BF16）面临的功耗、内存带宽和计算效率瓶颈。
当前，业界顶尖的大模型正竞相挑战“过度思考”的难题，即无论问题简单与否，它们都采用 “always-on thinking” 的详细推理模式。无论是像 DeepSeek-V3.1 这种依赖混合推理架构提供需用户“手动”介入的快慢思考切换，还是如 GPT-5 那样通过依赖庞大而高成本的“专家路由”机制提供的自适应思考切换。
