在人工智能领域，推理语言模型（RLM）虽然在数学与编程任务中已展现出色性能，但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中，一个亟待回答的问题是：复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗？要回答这个问题，需要构建足够高质量的医学推理数据，当前医学推理数据的构建存在以下挑战：
旧金山的超级独角兽，Brex，一家金融科技公司，做 Startup 内部的商业信用卡和现金管理平台。他们在公司内部运营的 AI 化上，非常非常激进，几乎完全实现了流程自动化。
2025 年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年，在这一年里，以多模态生成、Agent 为代表的 AI 技术不断探索更多样、更高效、更贴合用户需求的应用形态。其中重要性愈加凸显的一点是：AI 正在走向产业级价值的系统性兑现。
当你发现自己刷到的视频、帖子是「AI制造」时，当身边的人用一种「AI腔调」和你说话时，你是不是想要迅速滑走，或者直接拉黑？加州大学伯克利分校等机构的权威研究证实，AI正在改变我们的说话、写作等交流方式，让我们的交际「塑料感」十足。
多模态大模型（MLLM）在自然图像上已取得显著进展，但当问题落在图表、几何草图、科研绘图等结构化图像上时，细小的感知误差会迅速放大为推理偏差。
在自动化需求中，传统的RPA（机器人流程自动化）主要解决规则明确的重复性任务，在当时是较为主流的解决方案。
每周我们都会和不少AI公司创业者交流，体验和评测新的AI产品，以各种方式去研究这些项目。
一款由10人团队打造的AI助手Poke，颠覆了传统AI的“讨好”形象。用户必须先“说服”一个AI门卫才能加入，并且订阅价格需要像谈生意一样，与这个风趣的AI“讨价还价”才能敲定。
一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。
好消息：AI 越来越好用了。 坏消息：越用它越笨。
