AI 编程助手虽备受追捧、话题不断，但现实远没有想象中光鲜。许多热门工具——如 Cursor、Windsurf——其实都在亏本运营。TechCrunch 报道称，这类产品毛利率极低，甚至为负，也就是说，每新增一个用户，亏损就会进一步扩大。这并非初创公司为抢占市场的短期现象，而是市场在传递一个明确信号：这种商业模式走不通。
刚刚，一篇来自香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构的论文上线了 arXiv，其中提出了一个用于构建和扩展 CUA（使用计算机的智能体）的完全开源的框架。 使用该框架，他们还构建了一个旗舰模型 OpenCUA-32B，其在 OSWorld-Verified 上达到了 34.8% 的成功率，创下了新的开源 SOTA，甚至在这个基准测试中超越了 GPT-4o。
首次实现“训练-推理不对称”，字节团队提出全新的语言模型训练方法：Post-Completion Learning (PCL)。 在训练时让模型对自己的输出结果进行反思和评估，推理时却仅输出答案，将反思能力完全内化。
Artificial Analysis 最近发布了《State of AI: China Q2 2025 Highlights Report》（2025年Q2 中国人工智能现状分析报告），聚焦中国 AI 发展现状。
穿着运动鞋的鲨鱼踩着滑板冲浪，头顶卡布奇诺泡沫的芭蕾舞者在水晶球里旋转——这些被称为“脑残视频”（Brainrot Videos）的荒诞内容正在TikTok和Instagram上病毒式传播，年轻用户群体疯狂追捧这些脱离现实逻辑的视觉梗图，单条播放量动辄突破千万。
之前在X上看到过一个新加坡版的DeepSeek，叫Agnes AI，主打一站式Agent空间。 但当时我自己搞产品焦头烂额的，随手点开看了看，就放下了。 后来在Product Hunt上又看到这款产品，以及各种海外平台时而刷到。
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
随着推理大模型和思维链的出现与普及，大模型具备了「深度思考」的能力，不同任务的泛用性得到了很大的提高。
一家成立不足两年的以色列公司Decart突然以31亿美元估值拿下1亿美元B轮融资，领投方是红杉资本，Benchmark、Zeev Ventures等顶级风投也争相入局。
想知道全球各大企业对大模型是如何使用的大模型的，今年和去年有哪些不同，请看Artificial Analysis发布的2025年第一季度AI应用报告，把握AI发展的潮流趋势。
