GPT-5一上线，用户瞬间破防——太冷漠，太爹味，还我GPT-4o！就在刚刚，奥特曼彻底滑跪了，宣布GPT-4o满血复活，重回默认模型宝座。从曾经的遭人唾弃，到今日的白月光回归，ChatGPT的用户们给奥特曼结结实实上了一课。
印度音频连续剧平台Pocket FM 致力于成为音频界的 Netflix。该公司计划根据用户喜好，为其匹配拥有数百集内容的音频剧集。为实现这一目标，平台需要快速发布内容——这正是其目前借助 AI 技术发力的方向。
在生成式 AI 时代，全球数据总量正以惊人速度增长，据 IDC 预测，2025 年将突破 180ZB，其中 80% 为非结构化内容，传统数据分析在应对多模态信息和打破结构化数据技术壁垒方面尽显乏力，“人工找数 + 手动分析” 的模式严重抑制甚至沉没了数据价值。
Anthropic 已收购 Humanloop 的联合创始人和大部分团队成员，该公司是一个专注于提示管理、LLM 评估和可观测性的平台，此举旨在强化其企业战略。
量子计算领域新里程碑，刷新世界纪录！ 潘建伟团队利用AI技术，在60毫秒内成功构建多达2024个原子的无缺陷二维和三维原子阵列，刷新了中性原子体系无缺陷原子阵列规模的世界纪录。
8月6日，谷歌正式发布编程智能体Jules，摘掉了「测试版」标签。Jules具备异步执行能力，依托Gemini2.5Pro模型，可独立修复Bug、更新代码并深度集成GitHub，大幅提升开发效率。
AI图像的水印技术要变天了！一款全新的去水印技术——UnMarker，能在5分钟内去除市面上几乎所有的AI图像水印。
你是不是也有这种感觉——iPhone 虽然年年更新，但在 AI 时代，苹果好像慢了半拍？先别急，在苹果秋季发布会靠近时，苹果内部正在掀起另一套关乎 AI 的硬件革命。
AI大模型的秘密配方是什么？答案可能很简单：海量的“盗版内容”。
近半年，Agentic AI 创新步伐明显加快。更强的自主决策、更丰富的多模态融合，以及与外部系统的深度协作，正推动产品加速落地与商业化。
幻觉，作为AI圈家喻户晓的概念，这个词您可能已经听得耳朵起茧了。我们都知道它存在，也普遍接受了它似乎无法根除，是一个“老大难”问题。但正因如此，一个更危险的问题随之而来：当我们对幻觉的存在习以为常时，我们是否也开始对它背后的系统性风险变得麻木？我们是真的从第一性原理上理解了它，还是仅仅在用一个又一个的补丁（比如RAG）来被动地应对它？
GPT-5和“还我GPT-4o”的风波，闹得沸沸扬扬。 今天，奥特曼还有一次认怂了，不仅调了UI，还把o3这些老模型还了回来。
就在刚刚，昆仑万维发布了 Mureka V7.5，一个专门为中文升级的音乐大模型。
作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能正从技术探索迈向规模化应用，成为中国经济社会高质量发展的新引擎。为推动智能算法从理论创新迈向实际落地，启元实验室于 2025 年 5 月 20 日正式启动「启智杯」算法创新应用挑战赛。经过两个多月的激烈角逐，大赛于 7 月 25 日圆满落幕。
近日高德宣布全面 AI 化，发布 “高德地图 2025”，将地图升级为基于空间智能的 AI 原生应用，并推出全球首个基于地图的 AI 原生智能体 —— 把路网、地点与交通流，转化为可被推理与行动的 “空间知识”。
网友在推特上爆料，一位Mistral离职女员工群发邮件，直指公司多项黑幕。其中最劲爆的就是：Mistral最新模型疑似直接蒸馏自DeepSeek，却对外包装成RL成功案例，并刻意歪曲基准测试结果。
xAI又一位联创官宣离职了！AlphaStar之父Igor Babuschkin发长文告别，回忆曾带队爆肝120天造出全球最强超算，老马亲自下场致谢：没有你就没有xAI的今天。
现在这个时代，啥都讲究一句话生成。一句话P图、一句话写文案、生成画作、音乐、视频… 不过这些，在今天的想法面前，都显得有些弱了。
Figure人形机器人首秀，靠神经网络叠衣服！ 在没有任何架构改变、仅增加了数据的情况下，就让原本在物流场景干活的它，轻松习得了新技能。
GPT-5刚发布没多久，DeepSeek-R2就快来了，好热闹的8月份！ DeepSeek预计将于8月发布其新一代旗舰模型DeepSeek-R2。
GPT-5来了！智商148、数学纪录被刷新、英伟达点头认可，但OpenAI真正的杀手锏，不在智商，而在分配智商的「路由器」。
“AI 硬件元年”已经过去，市场是唯一且残酷的裁判。三天，三款AI硬件。 8 月 5 日，宇树发布机器狗 A2。8 月 6 日，大疆的扫地机器人 ROMO 和傅利叶的人形机器人 GR-3 同日登场。
“我真的厌倦了看到那些急于求成的科技初创公司，为了讨好风投而在数据上撒谎，还贴上‘SOTA’的标签。”有网友吐槽。 事情源于高人气开源智能体记忆项目 Mem0 在今年 4 月底发布的一篇论文。
过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
AI 编程助手虽备受追捧、话题不断，但现实远没有想象中光鲜。许多热门工具——如 Cursor、Windsurf——其实都在亏本运营。TechCrunch 报道称，这类产品毛利率极低，甚至为负，也就是说，每新增一个用户，亏损就会进一步扩大。这并非初创公司为抢占市场的短期现象，而是市场在传递一个明确信号：这种商业模式走不通。
今年上半年，围绕 AI 的讨论，正在从「技术能做什么」转向「技术如何赚钱」。 当「模型参数」竞赛和「能力演示」热潮逐渐褪去，资本市场和企业自身都开始更严苛地审视 AI 投入的真实回报。
以前创投圈有句名言，叫VC/PE的尽头是放贷。这背后的逻辑非常朴素：无论任何产业都需要金融支持，而贷款是最直接、最明码标价的金融工具；与此同时，贷款又是金融服务中最依赖人力、最陈旧、最碎片化的领域之一，目前大多数提供贷款的金融机构仍然依赖孤立的系统、耗费大量人力的流程以及被动的合规方法。
AI Coding背后的争议，正在升级。 有人说它是写代码的“自动驾驶”，有人说只是个“聪明的实习生”；有人觉得它能让0基础小白一键出成果，有人则坚持它应该精准到不改一行多余的代码。
假如你还没有尝试用AI来提升效率，那一定要抽点时间来研究下，你会打开新世界的大门！ 如果你用过，但觉得AI并没有传说中的那么神奇，不妨看看今天的文章，或许能帮助你更得心应手的驾驭AI。
从 AI 教育、AI 游戏，到具身智能、AI玩具，甚至是生命科学等行业，各行各业都在寻求 AI 工具落地的可能性。
