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今年 5 月，一家名为 FutureHouse 的非营利组织宣布推出一款名为 Robin 的新型人工智能（AI）工具，声称其能够极大加速生物学等领域的科学研究进程，该系统不仅能够自主完成从假设提出、实验设计到数据分析等关键科研环节，更在实际应用中，仅历时约 2.5 个月便成功为干性年龄相关性黄斑变性这一复杂眼疾发现了一种新的潜在治疗药物。
近期，人工智能领域对“具身智能”的讨论持续升温——如何让AI不仅能“理解”语言，还能用“手”去感知世界、操作环境、完成任务？相比语言模型的迅猛发展，真正通向Agent的下一步，需要AI具备跨模态感知、动作控制与现实泛化能力。具身智能让AI不仅能“思考”，更能“感知”“行动”。
虚假的商战， 不断发布新的模型保持技术优势； 真实的商战，Anthropic 单方面禁止AI编程编辑器 Windsurf 使用 Claude 模型，订阅用户都跑去隔壁 Cursor 了。
LLM Ensemble（大语言模型集成）在近年来快速地获得了广泛关注。它指的是在下游任务推理阶段，综合考虑并利用多个大语言模型（每个模型都旨在处理用户查询），从而发挥它们各自的优势。大语言模型的广泛可得性，以及其开箱即用的特性和各个模型所具备的不同优势，极大地推动了 LLM Ensemble 领域的发展。
GUI智能体总是出错， 甚至是不可逆的错误。 即使是像GPT-4o这样的顶级多模态大模型，也会因为缺乏常识而在执行GUI任务时犯错。在它即将执行错误决策时，需要有人提醒它出错了。
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏，AI不仅掌握了游戏技巧，还培养出强大的跨领域推理能力，在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
随着大模型的不断发展，多模态数据处理成为了新的热点领域。多模态生成任务主要通过整合多种类型的数据，如文本、图像、音频等，实现不同模态之间的相互转换与生成。
图像生成界的“大魔王”Midjourney也来卷视频生成了？！
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。