我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent，让 AI 真正在内容营销落地
我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent，让 AI 真正在内容营销落地你是不是也发现，用AI写SEO文章，总感觉差点意思？
来自主题: AI技术研报
7630 点击 2025-07-14 15:33
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
你是不是也发现，用AI写SEO文章，总感觉差点意思？
AI现在有味觉了！
如今，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在多个领域已取得显著成果。
首个能跨领域精准预测人类认知的基础模型诞生！
AI也能选择性失忆？Meta联合NYU发布新作，轻松操控缩放Transformer注意头，让大模型「忘掉狗会叫」。记忆可删、偏见可调、安全可破，掀开大模型「可编辑时代」，安全边界何去何从。
现在人工智能领域面临的最大挑战是广义的具身智能，即使你并不特别关心大脑本身……
近年来，视觉 - 语言 - 动作（Vision-Language-Action, VLA）模型因其出色的多模态理解与泛化能力，已成为机器人领域的重要研究方向。尽管相关技术取得了显著进展，但在实际部署中，尤其是在高频率和精细操作等任务中，VLA 模型仍受到推理速度瓶颈的严重制约。
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）和扩散 Transformer（DiT）在视频生成领域的广泛应用，AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型，已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容，为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。
用AI，有经验的开发者反倒被拖慢了？
当整个 AI 视觉生成领域都在 Transformer 架构上「卷生卷死」时，一项来自北大、北邮和华为的最新研究却反其道而行之，重新审视了深度学习中最基础、最经典的模块——3x3 卷积。
随着大模型的崛起，AI编程领域正在发生翻天覆地的变化。各种编程大模型、编程工具涌现，通过自动补全代码、自动 debug 等实用的功能为开发者的日常工作提供极大便利，并在一定程度上提升了开发效率。
华南理工大学计算机学院AI安全团队长期深耕于人工智能安全，近期联合约翰霍普金斯大学和加州大学圣地亚戈分校聚焦于联邦学习中防范恶意投毒攻击，产出工作连续发表于AI顶刊TPAMI 2025和网络安全顶刊TIFS 2025。
最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
随着 OpenAI 推出 GPT-4o 的图像生成功能，AI 生图能力被拉上了一个新的高度，但你有没有想过，这光鲜亮丽的背后也隐藏着严峻的安全挑战：如何区分生成图像和真实图像？
本文介绍并开发了一种自回归生成多视图图像的方法 MVAR 。其目的是确保在生成当前视图的过程中，模型能够从所有先前的视图中提取有效的引导信息，从而增强多视图的一致性。
7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
在机器人操控领域，实现高频响应与复杂推理的统一，一直是一个重大技术挑战。近期，北京大学与香港中文大学的研究团队联合发布了名为 Fast-in-Slow（FiS-VLA） 的全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型。
使用过程奖励模型（PRM）强化大语言模型的推理能力已在纯文本任务中取得显著成果，但将过程奖励模型扩展至多模态大语言模型（MLLMs）时，面临两大难题：
强化学习改变了大语言模型的后训练范式，可以说，已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而，其中奖励模型的设计与训练，始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。
今天是 xAI 的大日子，伊隆・马斯克早早就宣布了会在今天发布 Grok 4 大模型，AI 社区的眼球也已经向其聚拢，就等着看他的直播（等了挺久）。当然，考虑到 Grok 这些天的「失控」表现，自然也有不少人是在等着看笑话。
最近，Ai2耶鲁NYU联合推出了一个科研版「Chatbot Arena」——SciArena。全球23款顶尖大模型火拼真实科研任务，OpenAI o3领跑全场，DeepSeek紧追Gemini挤入前四！不过从结果来看，要猜中科研人的偏好，自动评估系统远未及格。
当前，大语言模型（LLMs）在编程领域的能力受到广泛关注，相关论断在市场中普遍存在，例如 DeepMind 的 AlphaCode 曾宣称达到人类竞技编程选手的水平
作者：张昊，伊利诺伊大学香槟分校博士生，研究方向为 3D/4D 重建、生成建模与物理驱动动画。
现在的AI Agent在文档生成PPT或视频方面，要想像人一样，把文字、图片、讲解、音视频全都串起来讲清楚，还真不太行。
最近，一款全新的奖励模型「POLAR」横空出世。它开创性地采用了对比学习范式，通过衡量模型回复与参考答案的「距离」来给出精细分数。不仅摆脱了对海量人工标注的依赖，更展现出强大的Scaling潜力，让小模型也能超越规模大数十倍的对手。
让大模型在学习推理的同时学会感知。伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）与阿里巴巴通义实验室联合推出了全新的专注于多模态推理的强化学习算法PAPO(Perception-Aware Policy Optimization)。
庞若鸣，苹果基础模型团队负责人、杰出工程师，即将成为 Meta 新成立的超级智能团队的最新成员。他本科毕业于上海交通大学，在谷歌工作了 15 年，此后加入苹果。另据彭博社最新消息，Meta 更是开出了 2 亿美金的天价来邀请庞若鸣加入。
最新研究发现，模型的规模和通用语言能力与其处理敏感内容的判断能力并无直接关联，甚至开源模型表现的更好。
无需CUDA代码，给H100加速33%-50%！ Flash Attention、Mamba作者之一Tri Dao的新作火了。
谁说扩散模型只能生成图像和视频？现在它们能高质量地写代码了，速度还比传统大模型更快！Inception Labs推出基于扩散技术的全新商业级大语言模型——Mercury。