在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
就在前两天，深圳一家名为 Inspire Curve 的创企设计出的 AI 概念相机，获得了有“设计界奥斯卡”美誉的 iF 设计奖。从媒体报道给出的信息看，两款产品的共通之处是将 AI 生图模型引入拍摄过程，让用户在 AI 的帮助下，一键“出片”。
「过去，我们作为人类用户使用搜索的习惯和要求，与现在 AI 对搜索的需求截然不同。」
当美国巨头如Google、OpenAI 和 Anthropic 竞相开发支撑其 AI 产品的大型语言模型时，Sakana AI、Mistral AI、DeepSeek 和 AI21 Labs 等初创公司正凭借为特定地区、行业或独特功能设计的专业模型开辟自己的细分市场。
本周，美国具身智能创业公司 Physical Intelligence（简称 PI 或 π）发布了旗下的最新机器人基础模型 π*0.6。PI 是一家总部位于旧金山的机器人与 AI 创业公司，其使命是将通用人工智能从数字世界带入物理世界：他们的首个机器人通用基础模型名为 π₀，让同一套软件控制多种物理平台执行各类任务。
本该是前世界首富杰夫·贝索斯的高光时刻，结果被一只猫咪表情包搅了局。
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。
今天的朋友圈，被一款叫「灵光」的APP刷屏了。了解了一下，这是一款来自蚂蚁集团的AI 应用，定位是面向普通人的零门槛全模态 AI 助手，还可以自然语言30秒生成可互动的小应用。这让我想到了还在预热，这周即将发布的Gemini3.0，一句话生成操作系统，这都给了我们一个无限想象力的画面。未来，AI生成的边界是什么？
近日，外媒一篇关于阿里 AI 全面入局 C 端之战，秘密启动「千问」项目的报道，在坊间引起各种猜测，甚至连相关的「阿里食堂烧鸭饭」都上了好几次热搜。没办法，大家太好奇了。
高强度招聘 AI 人才的同时，字节 Seed 的核心研究者也在外流。
