OmniVinci是英伟达推出的全模态大模型，能精准解析视频和音频，尤其擅长视觉和听觉信号的时序对齐。它以90亿参数规模，性能超越同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手的6倍，大幅降低成本。在视频内容理解、语音转录、机器人导航等场景中，OmniVinci能提供高效支持，展现出卓越的多模态应用能力。
今年是 AI 大模型的落地关键年。大模型技术在快速进步，但行业落地仍面临三大痛点：开发门槛高、场景碎片化、端侧能力有限。结合 AI 能力与云计算，在 CGC2025 大会上，华为云提出的 Versatile 智能体平台与 CloudDevice 云终端协同，正致力于破解这些难题。
如果你也在做 RAG 或智能体应用，大概经历过这些瞬间：文档切得太碎，答案失去上下文；切得太大，又召回不准；加了更多提示词，效果可能更不稳定。
如今，一位软件工程师 Teja Kusireddy 用数据扯开了这场“繁荣”背后的部分真相。他对 200 家 AI 公司进行了逆向工程、反编译代码，并追踪 API 调用，发现许多号称“颠覆性创新”的公司，其核心功能仍依赖第三方服务，只是在外层多套了一层“创新”的壳。市场宣传与实际情况之间的差距令人震惊。
不是最强 AI，却最懂用户刚需？在 Sensor Tower 发布的 Q3 应用出海榜单中，我们注意到了一个特别的 AI 应用「Seekee」。它空降下载榜 Top9，是当季度在海外获得最多下载量的出海 AI 应用，而由字节跳动出品、近一段时间炙手可热的「Cici」尽管排名上涨，但仅位列第 13。
同样是语义相似度结合时效性做rerank，指数衰减、高斯衰减、线性衰减怎么选？ 假设你要在一个新闻应用中落地语义检索功能，让用户搜索雷军的投资版图盘点时，能自动关联顺为资本、小米战投等核心关联信息。
11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空。作为目前 AI 领域的主力训练芯片，H100 配备 80GB 内存，其性能是此前任何一台进入太空的计算机的上百倍。在轨道上，它将测试一系列人工智能处理应用，包括分析地球观测图像和运行谷歌的大语言模型（LLM）。
寒武纪成立的初衷是为「人工智能的大爆发」提供底层算力支持，不仅要硬件算力强大，更要软件通用、易用。寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare，让用户与开发者能够跨越不同的寒武纪硬件和应用场景，降低上手难度，提升开发效率，快速迁移与部署AI应用。
2025 年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年，在这一年里，以多模态生成、Agent 为代表的 AI 技术不断探索更多样、更高效、更贴合用户需求的应用形态。其中重要性愈加凸显的一点是：AI 正在走向产业级价值的系统性兑现。
随着 AI 技术的发展，大语言模型已经越来越多地应用于人们的日常生活中。需要了解的是，现阶段大语言模型面临版权保护的实际需求：
