CVPR 2025，自动驾驶传来重大进展： Scaling Law，首次在这条赛道被验证！
上周六，我受邀参加了由 TGO 鲲鹏会 举办的全球科技领导力大会（GTLC），回到了熟悉的深圳，做了一场题为《MCP 的发展与未来》的分享。
我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木，经验丰富的人知道如何搭配使用，就能迅速解决问题
当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。
不去今年的CVPR不知道，原来中国自动驾驶在AI领域的创新已经这么牛了。作为今年唯一受邀参与CVPR演讲的车企，这家公司在AI顶流圈层上桌吃饭了！
韩国公司RBW与KLLEON合作推出偶像AI聊天应用Almigo，其付费"辣聊"功能因提供暧昧对话引发物化女性和擦边质疑。在舆论声讨艺人表态后APP迅速下架。
在企业系统和科学研究中普遍存在、结构复杂的关系型数据库（Relational DataBase, RDB）场景中，基础模型的探索仍处于早期阶段。
真正的智能在于理解任务的模糊与复杂，Context Scaling 是通向 AGI 的关键一步。
告诉AI，你即将停运，AI会留下什么样的遗书？
Mercor 所处的赛道是 AI 中一个关键且尚未被充分满足的供需交叉点：下一代 AI 模型对高质量、垂直领域专家级 Human Data 的需求，以及相关人才稀缺所带来的供需不平衡。合成数据无法完全替代 Human Data，尤其是在特定领域知识和复杂判断方面。AI 模型的突破性进展高度依赖于垂直领域专家的“人类智能输入”。
