该研究首次提出了含可移动物体的 3D 场景中，基于文本的人 - 物交互生成任务，并构建了大规模数据集与创新方法框架，在多个评测指标上均取得了领先效果。
美团LongCat团队发布了当前高度贴近真实生活场景、面向复杂问题的大模型智能体评测基准——VitaBench（Versatile Interactive Tasks Benchmark）。VitaBench以外卖点餐、餐厅就餐、旅游出行三大高频生活场景为典型载体，构建了一个包含66个工具的交互式评测环境，并设计了跨场景综合任务。
杜克大学和 Adobe 最近发布的 VERA 研究，首次系统性地测量了语音模态对推理能力的影响。研究覆盖 12 个主流语音系统，使用了 2,931 道专门设计的测试题。
我们正式推出第三代重排器 Jina Reranker v3。它在多项多语言检索基准上刷新了当前最佳表现（SOTA）。这是一款仅有 6 亿参数的多语言重排模型。我们为其设计了名为 “last but not late” （中文我们译作后发先至）的全新交互机制，使其能接受 Listwise 即列式输入，在一个上下文窗口内一次性完成对查询和所有文档的深度交互。
吴恩达 (Andrew Ng) 执教的斯坦福 CS230 深度学习旗舰课程已更新至 2025 秋季版，首讲视频现已公开！课程采用翻转课堂模式，学生需提前观看 Coursera 上的 deeplearning.ai 专项课程视频（包括神经网络基础、超参数调优、结构化机器学习项目等模块），然后参加线下课程。
最近读到a16z合伙人Olivia Moore的一篇分析文章《 The Great Expansion: A New Era of Consumer Software》，她把这种现象称为"Great Expansion"（大扩张），我觉得她抓住了一个非常关键的趋势。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
最近，一家叫 Numeral 的公司刚刚完成了 3500 万美元的 B 轮融资，由 Mayfield 领投，Benchmark、Uncork Capital、Y Combinator 和 Mantis 参与。这轮融资距离他们今年 3 月完成的 1800 万美元 A 轮仅仅过去了 6 个月，公司估值已经达到 3.5 亿美元。
你有没有过这样的体验：每天在十几个不同的应用之间来回切换，查看邮件、确认日程、处理发票，忙得焦头烂额却感觉效率低下？你可能会想，既然AI已经这么先进了，为什么我的数字生活还是如此支离破碎？一家名为 I
昨天，英伟达重磅发布了专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX，将大模型一次性推理带入「百万Token时代」。NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋表示，Vera Rubin平台将再次推动AI计算的前沿，不仅带来下一代Rubin GPU，也将开创一个CPX的全新处理器类别。
