欧洲音频公司 Mirelo AI 刚刚拿下 4100 万美元种子轮，由 a16z 与 Index Ventures 领投。他们不是再做一个剪辑工具，而是训练自己的音频模型，主打用户给视频，Mirelo 补上所有声音。自动生成音效与配乐，并把它们精确同步到画面上。
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。
英伟达在开源模型上玩的很激进： “最高效的开放模型家族”Nemotron 3，混合Mamba-Transformer MoE架构、NVFP4低精度训练全用上。而且开放得很彻底：
最近，清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰发了一条长微博，总结了自己2025年对大模型进展的感悟。从预训练到中后训练、长尾场景的对齐能力，再到Agent、多模态和具身智能的发展，其中有不少亮点。
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。
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。
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。
什么？决定 AI 上限的已不再是底座模型，而是外围的「推理编排」（Orchestration）。
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。
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。
