扩散模型（Diffusion Models, DMs）已经成为文本到图像生成领域的核心技术之一。凭借其卓越的性能，这些模型可以生成高质量的图像，广泛应用于各类创作场景，如艺术设计、广告生成等。
最近这几天，让大模型具备控制计算机（包括电脑和手机）的相关研究和应用如雨后春笋般不断涌现。
大模型尚在“前浏览器或前IOS时代”
依稀记得十年前，我在上遥感概论专业课时，老师带我们用ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件做地物分类，每个人电脑上先发一段区域的遥感影像，进行人工判读和标注，比如把这个区域影像上的林地标注出来喂给模型，再用这个模型去识别另外一个区域影像中的林地，机器学习中典型的的有监督学习应用。
2024 年是 AI Agent 的发展元年，多位科技巨头曾在公开演讲中表示 AI Agent 是 AI 应用的重要落地方向。
近年来，基于人工智能视觉识别的AI监控系统越来越多地应用于社区，监控高空抛物也成为典型场景。
10月25日，汽车行业AI产品和业务解决方案提供商易慧智能发布了汽车行业首个大模型评测集。此次评测旨在全面评估市面上主流大模型在汽车行业中的实际应用效果，特别关注于汽车营销场景的应用评估。在此基础上，易慧智能重磅推出创新的模型路由技术方案——基于多模型的YiAgent群体智能技术框架。
据TechCrunch报道，Smashing 一款由Otis Chandler（Goodreads的联合创始人）推出的新应用，现已向公众开放。
数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧，但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出，通过递归自我改进，AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步，它可能参与解决大型数学难题，如黎曼猜想。同时，数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
几个工程师、一个星期，就能做一个AI Agent应用了。 效果be like—— 能理解用户复杂长命令，推荐符合要求的奶茶店。
