当你还在纠结要不要用一下AI时，OpenAI已经拎着8亿人的加班数据，在被谷歌和Anthropic逼到墙角的企业战场上拼命自救——到底是谁在每天白赚1小时，谁又在被时代悄悄淘汰？
Canvas-to-Image 是一个面向组合式图像创作的全新框架。它取消了传统「分散控制」的流程，将身份参考图、空间布局、姿态线稿等不同类型的控制信息全部整合在同一个画布中。用户在画布上放置或绘制的内容，会被模型直接解释为生成指令，简化了图像生成过程中的控制流程。
随着多模态大模型（MLLMs）在各类视觉语言任务中展现出强大的理解与交互能力，如何高效地处理原生高分辨率图像以捕捉精细的视觉信息，已成为提升模型性能的关键方向。
从去年到今年，清华大学教授张数一和团队连着两个冬天做出两个“AI+蛋白质”成果，它们分别是极速压缩与智能重建蛋白质序列空间的 EvoAI，以及能够 24 小时昼夜不停、全自动进化蛋白质的 iAutoEvoLab 工厂。相关论文分别发表于 Nature Methods 和 Nature Chemical Engineering。
我们习惯了AI在屏幕上侃侃而谈、生成美图，好像它无所不知。但假如把它“扔”进一个真实的手术室，让它用主刀医生的第一视角来判断下一步该用哪把钳子，这位“学霸”很可能当场懵圈。
本文为Milvus Week系列第5篇，该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。
AI 领域迄今最大规模的用户行为实录，刚刚发布了。这是全球模型聚合平台 OpenRouter 联合硅谷顶级风投 a16z 发布的一份报告，基于全球 100 万亿次真实 API 调用、覆盖 300+款 AI 模型、60+家供应商、超过 50% 非美国用户 。
今年以来，开源项目LightX2V 及其 4 步视频生成蒸馏模型在 ComfyUI 社区迅速走红，单月下载量超过 170 万次。越来越多创作者用它在消费级显卡上完成高质量视频生成，把“等几分钟出一段视频”变成“边看边出片”。
最近，Google Research 发布了一篇 Blog《Titans + MIRAS：帮助人工智能拥有长期记忆》。它们允许 AI 模型在运行过程中更新其核心内存，从而更快地工作并处理海量上下文。
近日，由趣丸科技与北京大学软件工程国家工程研究中心共同发表的《Detecting Emotional Dynamic Trajectories: An Evaluation Framework for Emotional Support in Language Models（检测情感动态轨迹：大语言模型情感支持的评估框架）》论文，获 AAAI 2026 录用。
12 月 1 日，DeepSeek 一口气发布了两款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。几天过去，热度依旧不减，解读其技术报告的博客也正在不断涌现。知名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 发布这篇深度博客尤其值得一读，其详细梳理了 DeepSeek V3 到 V3.2 的进化历程。
如今，强化学习（RL）已成为提升大语言模型（LLM）复杂推理与解题能力的关键技术范式，而稳定的训练过程对于成功扩展 RL 至关重要。由于语言具有强烈的上下文属性，LLM 的 RL 通常依赖序列级奖励 —— 即根据完整生成序列给一个标量分数。
无需懂一行代码，Gemini 3正在重塑3D交互创作的边界！详细对比了Canvas与AI Studio在开发场景下的独特优势，带你亲身体验这场「零门槛」的3D交互革命。
关于如何避免让大语言模型产生幻觉，一直以来的相关研究都非常多。
谷歌DeepMind掌门人断言，2030年AGI必至！不过，在此之前，还差1-2个「Transformer级」核爆突破。恰在NeurIPS大会上，谷歌甩出下一代Transformer最强继任者——Titans架构。
2025年，AI大模型的竞争焦点正在发生根本性转移。
2025就要过去了。UC Berkeley、Stanford和IBM联手做了一件大事。他们调研了306份在一线“造 Agent”的从业者问卷，并深度访谈了20个已经成功落地并产生价值的一线企业案例（涵盖金融、科技、医疗等领域）。试图回答一个最朴素的工程问题：一个能用的、赚钱的Agent，到底是用什么架构搭出来的？
当问题又深又复杂时，一味上最强模型既贵又慢。测试时扩展能想得更久，却不一定想得更对。
走上了堪称是“最佳 AI 转型路径”之后，他也在读研期间和合作者针对 AI 记忆开展了一项研究，借此发明出一种名为 LightMem（轻量记忆）的技术。在 LongMemEval 和 LoCoMo 这两个专门用于考察 AI 长期记忆能力的基准测试上，LightMem 回答问题的准确率全面超越之前的冠军模型，最高提升了 7% 以上，在某些数据集上甚至提升了将近 30%。
在AI浪潮中，博士学位正成为创业者的新宠，取代了传统的MBA文凭。昔日辍学神话渐成例外，如今的技术精英们凭借科研深度，引领小型高效团队迅速崛起。
两项关于大模型新架构的研究一口气在NeurIPS 2025上发布，通过“测试时训练”机制，能在推理阶段将上下文窗口扩展至200万token。两项新成果分别是：Titans：兼具RNN速度和Transformer性能的全新架构；MIRAS：Titans背后的核心理论框架。
一直以来，传统 MAS 依赖自然语言沟通，各个 LLM 之间用文本交流思路。这种方法虽然可解释，但冗长、低效、信息易丢失。LatentMAS 则让智能体直接交换内部的隐藏层表示与 KV-cache 工作记忆，做到了：
在 Text-to-Video / Image-to-Video 技术突飞猛进的今天，我们已经习惯了这样一个常识： 视频生成的第一帧（First Frame）只是时间轴的起点，是后续动画的起始画面。
作者在包含 50 多个任务的多个仿真和真实世界场景中评估了 SpatialActor。它在 RLBench 上取得了 87.4% 的成绩，达到 SOTA 水平；在不同噪声条件下，性能提升了 13.9% 至 19.4%，展现出强大的鲁棒性。目前该论文已被收录为 AAAI 2026 Oral，并将于近期开源。
DeepWisdom研究团队提出：视频生成模型不仅能画画，更能推理。 为了验证这一观点，团队推出了VR-Bench——这是首个通过迷宫任务评估视频模型空间推理（spatial reasoning）能力的基准测试
这篇学术论长文由北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室领衔。《From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理：模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。
2025 年 12 月，硅谷风险投资机构 Andreessen Horowitz（简称 a16z）与 AI 推理服务平台 OpenRouter 联合发布了一份名为《State of AI》的研究报告。这份报告基于 OpenRouter 平台上超过 100 万亿 token 的真实用户交互数据，试图呈现过去一年间大语言模型在实际应用中的真实状态。
Anthropic发布了Programmatic Tool Calling（PTC）特性，让Claude通过代码编排工具执行，降低token消耗、减少延迟并提升准确性。
全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构（Native VLM），名曰NEO。要知道，此前主流的多模态大模型，例如我们熟悉的GPT-4V、Claude 3.5等，它们的底层逻辑本质上其实玩的就是拼接。
大模型总是无法理解空间，就像我们难以想象四维世界。
