近两年，AI的发展进入高速时代，产品层出不穷，更新速度惊人。从ChatGPT到DeepSeek，AI正逐渐渗透到所有人生活的方方面面。人们在享受AI带来的便利的同时，疑惑也层出不穷：AI会不会抢打工人的饭碗？老人和其他不太会使用AI工具的人会不会被社会淘汰？甚至还有终极的担忧——AI会不会发展到人类再也无法掌控的那一天？
仅仅将 AI 作为提高营销效率的工具是远远不够的。AI 带来的不只是「把传统工作做得更快」，而是「营销方法本身的变化」。
LLM 发展至今，编程能力已经非常强大，成为了很多开发者和软件工程师的「标配」，甚至谷歌还曾宣称其 50% 的代码都是 AI 编写的。
DeepConf由Meta AI与加州大学圣地亚哥分校提出，核心思路是让大模型在推理过程中实时监控置信度，低置信度路径被动态淘汰，高置信度路径则加权投票，从而兼顾准确率与效率。在AIME 2025上，它首次让开源模型无需外部工具便实现99.9%正确率，同时削减85%生成token。
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
近日，企业级 DevOps 工具服务商 SRE.ai 迎来双重里程碑 —— 不仅正式结束 “隐身模式” 面向市场，还宣布完成 720 万美元种子轮融资。
大模型再强，也躲不过上下文限制的「蕉绿」！MIT等团队推出的一套组合拳——TIM和TIMRUN，轻松突破token天花板，让8b小模型也能实现大杀四方。
说到底，还不是因为，当前市面上的大多数 AI 工具其实并没有真正把大家的工作流程打通，那些靠内部各平台、内外上下游、历史资料协同才能解决的问题，大多数 AI 工具都帮不上忙。而这些问题，才是各家老板焦虑的根源。
本文提出了一个旨在提升基础模型工具使用能力的大型多模态数据集 ——ToolVQA。现有研究已在工具增强的视觉问答（VQA）任务中展现出较强性能，但在真实世界中，多模态任务往往涉及多步骤推理与功能多样的工具使用，现有模型在此方面仍存在显著差距。
在AI浪潮席卷全球的2025年，大语言模型（LLM）已从单纯的聊天工具演变为能规划、决策的智能体。但问题来了：这些智能体一旦部署，就如「冻结的冰块」，难以适应瞬息万变的世界。
