现有视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）方法中，有监督方法依赖大量领域内训练数据，对未见过的异常场景泛化能力薄弱；而无需训练的方法虽借助大语言模型（LLMs）的世界知识实现检测，但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。
Apple Intelligence 进入新的一章。 近日，苹果发布了 2025 年 Apple Intelligence 基础语言模型技术报告。
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可用于测试大语言模型在土木工程图纸修改任务中的表现。通过模拟真实工程命令，全面考察模型的结构化数据理解、工具调用、指令跟随和批判性推理能力，研究结果发现当前主流大模型虽有一定能力，但整体水平仍不足以满足工程一线需求。
大型语言模型已展现出卓越的能力，但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别，训练和推理的成本变得高昂，阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。
你有没有发现，即使是最先进的AI系统，在面对复杂问题时仍然会给出令人沮丧的错误答案？问题往往不在于大语言模型本身，而在于它们根本找不到正确的信息。
本文主要介绍 xML 团队的论文：Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey。
当前最强大的视觉语言模型（VLMs）虽然能“看图识物”，但在理解电影方面还不够“聪明”。
从 ChatGPT 引发的通用聊天机器人热潮，到如今正迅猛发展的智能体模型，AI 正在经历一次深刻的范式转变：从被动响应的「语言模型」，走向具备自主决策能力的「智能体」。我们也正在进入所谓的「经验时代」或「软件 3.0 时代」。
边缘-云协同计算通过整合边缘节点和云端资源，解决了传统云计算的延迟和带宽问题，推动了分布式智能和模型优化的发展。最新综述论文系统梳理了ECCC的架构设计、模型优化、资源管理、隐私安全和实际应用，提出了统一的分布式智能与模型优化框架，为未来研究提供了方向，包括大语言模型部署、6G整合和量子计算等前沿技术。
在大语言模型能力如此强大的背景下，AI与神经科学之间的联系变得前所未有地重要，催生了一个新兴领域：NeuroAI。它关注两个角度的问题：
