细胞治疗，尤其是CAR-T，被誉为“活的药物”，但其开发与生产面临着一个根本性挑战：我们难以精准控制和预测这些活细胞在人体内的最终状态和功能。同一批次生产的CAR-T细胞，有的能高效清除肿瘤，有的却迅速“耗竭”，这种功能异质性是制约疗效、导致高昂制造成本的核心瓶颈。如何通过基因编辑等手段，将细胞调整到最理想的“战斗”状态，是该领域亟待突破的圣杯。
过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。
大厂离职创业，从元宇宙到AI游戏
AI 时代，你可能听说过提示词工程、RAG、记忆等术语。但是很少有人提及上下文工程（context engineering）。
在大语言模型（LLM）加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下，“安全对齐”不再只是一个选项，而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。
本文将介绍 22 种先进的RAG技术，灵感来源于 all-rag-techniques 仓库中的全面实现。这些实现使用 Python 库（如 NumPy、Matplotlib 和 OpenAI 的嵌入模型），避免使用 LangChain 或 FAISS 等依赖，以保持简单性和清晰度。
现在投资不止局限于做人形机器人本体的公司，还会押注模型、数据、硬件、场景等产业链上下游的企业；
TaoAvatar 是由阿里巴巴淘宝 Meta 技术团队研发的 3D 真人数字人技术，这一技术能在手机或 XR 设备上实现 3D 数字人的实时渲染以及 AI 对话的强大功能，为用户带来逼真的虚拟交互体验。
“AI永远无法取代人类”证据-1！
近日，一款名为Rosebud的AI日记应用获得了600万美元的种子轮融资，由Bessemer Venture Partners领投，Fuel Captial、Initialized Capital、766、Avenir 及知名投资人 Tim Ferriss 等跟投。据官方透露，Rosebud自推出以来已经累计了5亿字书写、8000+用户，使用时长超过3000万分钟。
