在大模型微调实践中，SFT（监督微调）几乎成为主流流程的一部分，被广泛应用于各类下游任务和专用场景。比如，在医疗领域，研究人员往往会用领域专属数据对大模型进行微调，从而显著提升模型在该领域特定任务上的表现。
最近在开源社区闲逛，发现字节悄悄放出了一个叫 MineContext 的项目。和字节Viking团队的小伙伴聊天时，我了解到一个挺有意思的故事：MineContext 团队其实在今年四五月份就有了初步想法，甚至更早之前就在思考：如何围绕个人的完整记忆来做应用。
当OpenAI为ChatGPT各种造势时，中国模型也在凭实力圈粉老外。最近，爱彼迎（Airbnb）联合创始人兼CEO Brian Chesky的一番公开表态掀起波澜：要知道Brian Chesky和奥特曼还是挚友，但当涉及自家应用产品整合时，他却没给老朋友留面子，直言OpenAI提供的连接工具还“没有完全准备好”。
10月23日，AI应用公司LiblibAI宣布完成1.3亿美元B轮融资，由红杉中国、CMC资本及一战略投资方联合领投，多家老股东超额增持。高榕创投曾于2023年联合领投LiblibAI天使轮。 在AI
尽管视觉语言模型（LVLMs）在图像与短视频理解中已取得显著进展，但在处理长时序、复杂语义的视频内容时仍面临巨大挑战 —— 上下文长度限制、跨模态对齐困难、计算成本高昂等问题制约着其实际应用。针对这一难题，厦门大学、罗切斯特大学与南京大学联合提出了一种轻量高效、无需微调的创新框架 ——Video-RAG。
创建具有高度真实感的三维数字人，在三维影视制作、游戏开发以及虚拟/增强现实（VR/AR）等多个领域均有着广泛且重要的应用。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
在金融、医疗等高度敏感的应用场景中，拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险，同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而，即使是在模型更新的过程中，信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题，全同态加密（FHE）技术通过在密文状态下进行安全计算，展现出保护隐私信息的巨大潜力。
当特斯拉、Figure还在发量产蓝图时，中国公司已率先量产独特的绳驱AI机器人，并进入科研商业应用。IROS 2025顶会上，他们以跨国遥操和半身机器人新品引发关注。「Design for AI」的长期主义设计哲学，也获《Nature》报道认可。
大语言模型（LLM）不仅在推动通用自然语言处理方面发挥了关键作用，更重要的是，它们已成为支撑多种下游应用如推荐、分类和检索的核心引擎。尽管 LLM 具有广泛的适用性，但在下游任务中高效部署仍面临重大挑战。
