知名科技记者马克·古尔曼（Mark Gurman）撰文表示，苹果公司正准备允许第三方开发者使用其人工智能模型编写软件，旨在推动新应用的开发，并提升其设备的吸引力。知情人士透露，苹果正在开发一套软件开发工具包（SDK）及相关框架，以便外部开发者能够基于苹果的大语言模型构建AI功能。这一计划预计将在6月9日的全球开发者大会（WWDC）上公布。
“公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心”今日发布《公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心检测发现35款违法违规收集使用个人信息的移动应用》的推文，其中智谱智谱、kimi等明星人工智能APP赫然在列。
各位有没有发现，最近大家对大模型已经有些看麻了？反正我是看到相关话题的文章流量、社交平台上的热度，对模型的关注度明显有点降下来了。 比如最近 Qwen3、Gemini2.5、GPT-4.1 和 Grok-3 等这么密集的有明显新进展的优秀模型发布，要是放到 2 年前，铁定是个炸裂的一个月。
在全球AI应用市场竞争日益激烈的今天，了解成功产品的内容构建策略至关重要。我最近深入研究了两个AI应用领域的出海标杆产品：Pollo.ai和Monica.im，希望通过这些成功案例，探索面向消费者(to C)的AI应用应该构建什么类型的内容，以如何何在不同内容类型上合理分配精力投入。
AI 应用的付费模式，看起来只是付费模式，但本质上，是 AI 产品的价值到底是什么的问题。
Lovart 值得关注，它是 AI 应用层团队产品创新能力的印证和延续，这是 Manus 之后最火的 Agent，从通用领域，成功地向垂直赛道落地了 Agent 产品形态。
近日，腾讯 PCG 社交线的研究团队针对这一问题，采用强化学习（RL）训练方法，通过分组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）算法，结合基于奖励的课程采样策略（Reward-based Curriculum Sampling, RCS），将其创新性地应用在意图识别任务上，
微信正从超级应用迈向超级Agent。
“隐私掣肘”和“应用优先”的必要代价。
随着DeepSeek的横空出世，行业竞争加剧，无论是AI原生企业还是转型中的互联网巨头，都面临战略路径的重新校准。这一现象引发了行业的连锁反应：一方面，头部企业加速产品迭代和推广；另一方面，部分企业由于战略失误和反应缓慢开始面临用户流失风险。在这样的竞争环境下，企业的战略选择显得尤为关键。成功的AI公司通常具备三大核心能力：精准的战略定位、快速的调整能力以及高效的执行落地。
