
3万字读懂:一季度全球AI应用,谁暴涨?谁掉队?
3万字读懂:一季度全球AI应用,谁暴涨?谁掉队?2025年一季度全球AI应用市场呈现爆发式增长,海外MAU达9.8亿(环比增15%),中国MAU达4.62亿(环比增101%)。DeepSeek以低成本开源策略颠覆行业,推动中国AI普及。Agent形态应用主导全球,AI聊天机器人、视频创作等赛道高速增长,虚拟角色和教育学习粘性突出。字节、腾讯等头部公司多端布局,中国AI应用出海聚焦视频、图像等赛道,OpenAI商业化表现强劲。
2025年一季度全球AI应用市场呈现爆发式增长,海外MAU达9.8亿(环比增15%),中国MAU达4.62亿(环比增101%)。DeepSeek以低成本开源策略颠覆行业,推动中国AI普及。Agent形态应用主导全球,AI聊天机器人、视频创作等赛道高速增长,虚拟角色和教育学习粘性突出。字节、腾讯等头部公司多端布局,中国AI应用出海聚焦视频、图像等赛道,OpenAI商业化表现强劲。
谷歌Gemini原生图像生成功能又双叒升级了!
在上一篇研究图谱中,我们指出医疗领域很可能是 Vertical Agent 最先落地的领域,其中最有代表性的公司之一是 OpenEvidence,一款专为医生设计的 AI 专业诊断 Copilot。
家人们,本人自以为每天混在 AI 圈里,已经见过很多 AI 的“大世面”了!结果,最近又刷到了非常震惊的事情—— AI 替我花钱
当您的Agent需要规划多步骤操作以达成目标时,比如游戏策略制定或旅行安排优化等等,传统规划方法往往需要复杂的搜索算法和多轮提示,计算成本高昂且效率不佳。来自Google DeepMind和CMU的研究者提出了一个简单却非常烧脑的问题:我们是否一直在用错误的方式选择示例来引导LLM学习规划?
智能体趋势真的爆了。
长文本能力对语言模型(LM,Language Model)尤为重要,试想,如果 LM 可以处理无限长度的输入文本,我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM,或许 LM 在应对人类的提问时就会变得无所不能。
最近,DeepSeek工程师在GitHub上高亮了来自腾讯的代码贡献,并用“huge speedup”介绍了这次性能提升。
游戏在20 世纪 90 年代推动了 GPU 处理器的诞生,因此,如今由 GPU 驱动的人工智能技术渗透进视频游戏设计的几乎每个环节,可谓恰逢其时。顺应这一趋势,一家名为 Sett 的初创公司于周三宣布结束隐匿模式,获得 2700 万美元融资,该公司致力于开发用于构建和运营移动游戏的 AI Agent。
Healthcare 是美国最大的行业之一,支出占 GDP 的 17%,雇佣 1/10 的美国劳动力。它也极其低效,美国每年 4.5 万亿美元的医疗支出中,有高达 25%,也就是 1.1 万亿美元被视为无效或可避免的浪费。在某些情况下,healthcare 从业者用于保险账单处理的时间成本可能占账单收入的 1/7。