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月前，Pollo.ai 拿下千万美元融资，而今日， ListenHub 也拿下了 200 万美元融资。两个产品都没有做自研模型，创始人也都不是典型的技术或者大厂出身，都是非典型的 AI 应用层创业，这个在 2024年“质疑”声很大的模式，在 2025 年却结出了不少的果实。
让静态3D模型「动起来」一直是图形学界的难题：物理模拟太慢，生成模型又不讲「物理基本法」。近日，北京大学团队提出DragMesh，通过「语义-几何解耦」范式与双四元数VAE，成功将核心生成模块的算力消耗降低至SOTA模型的1/10，同时将运动轴预测误差降低了10倍。
你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了，文章越长，模型越傻！
你有没有想过，如果你和 AI 聊天，无意中把自己的生日、住址或照片告诉了它，这些信息会不会被它记住？以及我们是否可以像删除微信聊天记录一样，让 AI 忘记这些隐私？
VLA 模型正被越来越多地应用于端到端自动驾驶系统中。然而，VLA 模型中冗长的视觉 token 极大地增加了计算成本。但现有的视觉 token 剪枝方法都不是专为自动驾驶设计的，在自动驾驶场景中都具有局限性。
新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language Models》的论文，提出了所谓“递归语言模型”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理策略。
如果你发现常看的网站某天突然崩溃，凶手可能不是黑客，也不是太火爆，是一群「看不见」的AI 爬虫正在秘密入侵。
公司的形态依然会存在，但是底层逻辑，已经被 AI 彻底改变。
在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
Meta刚掏出20亿美元把Manus收入囊中的同时，一份名单也随即在VC圈疯传——“1亿美元ARR俱乐部”。上榜公司不多，但个个鼎鼎大名：Perplexity：200亿美元