开发周期被打破了。曾需数月打磨的 MVP，如今近七成可在一个月内上线；曾需十人协作的产研流程，如今超七成由三人以下小团队完成。AI Coding 工具已不再是辅助，而是主力：仅 1% 的创作者仍完全手写代码，近六成将多数乃至全部编码交予 AI。效率的跃升前所未有，但随之而来的是一个尖锐的问题：快，是否等于有价值？
由香港大学丁凯欣领导，联合华南理工大学周洋以及快手科技Kling团队共同完成的这项研究，开发出了一个名为“炼金师”（Alchemist）的AI系统。它就像一位挑剔的大厨，能从海量图片数据中精准挑选出最有价值的一半。
现在生成一个视频，比你刷视频还要快。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering，发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区？因为站在2025年末的节点上，我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering（上下文工程） 理论。
字节最新数学推理专用模型，刚刚刷新战绩：拿下IMO金牌成绩。
AI提供1%的灵感，人类提供99%汗水！密歇根州立大学物理学家许道辉，在AI启发下，重新思考量子力学本质，在顶刊《物理快报B》上发表了相关结论。
大家好，我是被智谱卷到的袋鼠帝。 昨天智谱刚把GLM-4.7放出来，群里就有老哥找我写文章了..
前脚刚听完罗永浩和 MiniMax 创始人闫俊杰的超长播客，然后就看到 MiniMax M2.1 发布了。
Agent 的状态数据分两种：会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
在生成式AI（GenAI）的推动下，2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫，而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛，AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验，让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。
将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。
刚刚，由SciMaster团队推出的AI机器学习专家ML-Master 2.0，基于国产开源大模型DeepSeek，在OpenAI权威基准测试MLE-bench中一举击败Google、Meta、微软等国际顶流，刷新全球SOTA，再次登顶！目前该功能已在SciMaster线上平台开放waiting list，欢迎申请体验。
英伟达让AI仅靠「看直播」就学会了通用游戏操作。虚拟世界已成为物理智能的黑客帝国，看4万小时直播学会几乎所有游戏！
Epoch AI年终大盘点来了！出乎意料的是，AI没有停滞，反而变快了。
近年来，大语言模型的能力突飞猛进，但随之而来的却是愈发棘手的双重用途风险（dual-use risks）。当模型在海量公开互联网数据中学习时，它不仅掌握语言与推理能力，也不可避免地接触到 CBRN（化学、生物、放射、核）危险制造、软件漏洞利用等高敏感度、潜在危险的知识领域。
智谱作为「大模型第一股」赴港上市前夕，直接掏出了旗舰模型GLM-4.7并开源！
热门LoRA首次内置，控光换镜头实测可用。
视频生成模型总是「记性不好」？生成几秒钟后物体就变形、背景就穿帮？北大、中大等机构联合发布EgoLCD，借鉴人类「长短时记忆」机制，首创稀疏KV缓存+LoRA动态适应架构，彻底解决长视频「内容漂移」难题，在EgoVid-5M基准上刷新SOTA！让AI像人一样拥有连贯的第一人称视角记忆。
在代码大模型（Code LLMs）的预训练中，行业内长期存在一种惯性思维，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据，主要关注数据总量的堆叠。然而，现代软件开发本质上是多语言混合的，不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。
多模态大语言模型（MLLMs）已成为AI视觉理解的核心引擎，但其在真实世界视觉退化（模糊、噪声、遮挡等）下的性能崩溃，始终是制约产业落地的致命瓶颈。
你是否曾被AI视频生成的不连贯性所困扰？
还记得几个月前那个能随着音乐节拍自然舞动的 KlingAvatar 数字人吗？现在，它迎来了史诗级进化！
今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮（Semantic Highlight）。
在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？
今天，我又要来得罪人了。 甚至可以说，这篇文章发出来，可能会直接断了很多人的财路。
在国内，懂技术 —— 尤其是 AI 技术的年轻人，真的不缺崭露头角的机会。
视频生成领域的「DeepSeek时刻」来了！清华开源TurboDiffusion，将AI视频生成从「分钟级」硬生生拉进「秒级」实时时代，单卡200倍加速让普通显卡也能跑出大片！
为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口，却在计费上让长文本显著更贵？
想用3D高斯泼溅（3DGS）重建一座城市？
参数越小，智商越高？Gemini 3 Flash用百万级长上下文、白菜价成本，把自家大哥Pro按在地上摩擦。谷歌到底掏出了什么黑魔法，让整个大模型圈开始怀疑人生？
