同样是语义相似度结合时效性做rerank，指数衰减、高斯衰减、线性衰减怎么选？ 假设你要在一个新闻应用中落地语义检索功能，让用户搜索雷军的投资版图盘点时，能自动关联顺为资本、小米战投等核心关联信息。
现代 LLM 通常依赖显式的文本生成过程（例如「思维链」）来进行「思考」训练。这种策略将推理任务推迟到训练后的阶段，未能充分挖掘预训练数据中的潜力。
在短视频推荐、跨模态搜索等工业场景中，传统多模态模型常受限于模态支持单一、训练不稳定、领域适配性差等问题。
在人工智能领域，推理语言模型（RLM）虽然在数学与编程任务中已展现出色性能，但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中，一个亟待回答的问题是：复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗？要回答这个问题，需要构建足够高质量的医学推理数据，当前医学推理数据的构建存在以下挑战：
过去一周，我把主流 AI 浏览器都体验了个遍。 OpenAI 的 Atlas、Perplexity 的 Comet、Browser Company 的 Dia，再加上 Edge Copilot，市面上最火的 AI 浏览器，各有各的亮点，也各有各的坑。浏览器的未来长啥样？这些产品给出了完全不同的答案。
前段时间某视频模型更新 2.0 的时候，写了一篇文章，其中提到了一个观点：用户不需要第二个 AI 视频的抖音。这次核心不是模型能力提升，不是 AI Feed 流，而是底层模型能力提升带来的全新「创意社交」玩法。
硅谷巨头正秘密培养第一批「AI原生代」。地点却选在了大学！在亚马逊、OpenAI、Meta、英伟达等巨头的推动下，CSU想成为美国首个并且是最大的AI赋能大学！
知名科技播客《Acquired》最近的一期节目，以谷歌（Google）的 AI 发展史与战略为主线，巧妙地穿插了其他 AI 巨头的崛起历程，节目几乎涵盖了当今 AI 领域大部分的关键人物，为听众系统地梳理出一部简明的 AI 发展史。
在多模态生成领域，由视频生成音频（Video-to-Audio，V2A）的任务要求模型理解视频语义，还要在时间维度上精准对齐声音与动态。早期的 V2A 方法采用自回归（Auto-Regressive）的方式将视频特征作为前缀来逐个生成音频 token，或者以掩码预测（Mask-Prediction）的方式并行地预测音频 token，逐步生成完整音频。
现在，NTU联合StepFun提出了IGGT (Instance-Grounded Geometry Transformer) ，一个创新的端到端大型统一Transformer，首次将空间重建与实例级上下文理解融为一体。
