在 LLM 落地场景中，医疗领域的应用开始展现出比较高的确定性，尤其是 AI scribe 产品能解决临床文档记录枯燥、耗时这一行业痛点。Abridge 是其中最有代表性的公司，训练了专用于临床文档的 ASR 和文本生成模型，能够替代 90% 左右的人工工作量。
此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。
电影《钢铁侠》中，托尼·斯塔克的助手贾维斯（J.A.R.V.I.S.）能帮他控制各种系统并自动完成任务，曾让无数观众羡慕不已。
万字长文盘点 2024，展望 2025 2024 年，大语言模型（LLM）迎来了翻天覆地的变化。让我们一起回顾过去一年中这个领域的重大发现，梳理其中的关键主题和标志性时刻。
2024 年初，我们明显感受到 GenAI（生成式人工智能）仍将是技术发展和风险投资的重点方向。在顶尖的 AI 实验室算力需求的推动下，模型层继续吸引了最多的资本投入。代码辅助、营销和客户支持等场景的落地正在加速，同时随着巨头们加入这场军备竞赛，全球资本支出也在增加。
AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。
Agent产业革命已经打响。
罗老师在刚结束的跨年演讲中，向你介绍了得到半年内做出来的一款小产品——Get笔记，以及得到面对AI挑战的背后策略，“AI蓝军”。
近年来，视觉语言基础模型（Vision Language Models, VLMs）大放异彩，在多模态理解和推理上展现出了超强能力。现在，更加酷炫的视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Models, VLAs）来了！通过为 VLMs 加上动作预测模块，VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清，还能 “动” 起来，为机器人领域开启了新玩法！
随着人工智能技术的不断进步，构建个性化智能体的需求日益增加。国内虽然已有一些智能体平台，如豆包扣子，但这些平台要求开发者将代码和数据上传到第三方服务器，对于一些商业信息敏感的客户来说，这种做法可能带来数据泄露的风险。
