企业的生成式AI支出从2023年的23亿美元暴增至138亿美元，表明从试点阶段向规模化落地转变。超过70%的决策者预计生成式AI在短期内将被更广泛采用，日常工作中已广泛应用。
主打“自动化执行、多模型调用、上下文记忆”的 AI 编程应用大热，但运行卡顿、资源消耗惊人、推理成本过高等问题也随之而来。
n8n成立于2019年，已集成400多个第三方应用，支持自托管，拥有23万活跃用户（含3000家企业），代码库位列GitHub全球Top 50。区别于Zapier等传统SaaS平台，n8n采用“按工作流计费”+“支持自定义与本地部署”的模式，以“connect anything to everything”为理念，是高性价比和数据控制的开源自动化平台。
近年来，扩散模型（Diffusion Models）凭借出色的生成质量，迅速成为图像、视频、语音、3D 内容等生成任务中的主流技术。从文本生成图像（如 Stable Diffusion），到高质量人脸合成、音频生成，再到三维形状建模，扩散模型正在广泛应用于游戏、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像以及新兴的 AI 原生生产工具中。
赢了的才是「GPT-5」。 GPT-5 迟迟未现身，网友们开始制作各种梗图「吐槽」其实，这几天关于 GPT-5 的传言就没消停。先是有网友在 macOS ChatGPT 应用中发现了 GPT-5-Auto 和 GPT-5-Reasoning 模型的踪迹：
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在自然语言处理领域引发了深刻变革。大语言模型在实际应用中的使用越来越广泛，这些模型通常部署在云原生的基础设施上，需要复杂的流量管理机制以确保服务的稳定性、性能、可扩展性和成本效益。在 Kubernetes（K8S）这一容器编排标准中，现有的 Ingress 组件的流量转发机制提供了基于主机名和请求路径的基本流量路由功能。
近期，随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现，但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
当前，CRISPR/Cas系统是应用最广泛的基因组编辑技术。它彻底改变了生命科学研究，并有望改变医学和农业。然而，CRISPR系统在历史上一直具有设计挑战性，因为它们的分子空间很大，需要跨多个维度进行优化。而蛋白质语言模型的出现，给CRISPR系统带来了定制化的转机。
研究人员首次系统综述了大型语言模型（LLM）在法律领域的应用，提出创新的双重视角分类法，融合法律推理框架（经典的法律论证型式框架）与职业本体（律师/法官/当事人角色），统一梳理技术突破与伦理治理挑战。论文涵盖LLM在法律文本处理、知识整合、推理形式化方面的进展，并指出幻觉、可解释性缺失、跨法域适应等核心问题，为下一代法律人工智能奠定理论基础与实践路线图。
本周四，知名初创公司 Manus 推出了一项重要新功能，可以通过向上百协同工作的 AI 智能体分配任务来进行广泛的研究。今年早些时候，Manus 的多智能体平台改变了人们应用 AI 工具的方式。不过现在，这家创业公司正在试图开发一种与大模型深度思考 Deep Research 同样重要的新能力。
