人工智能在过去的十年中，以惊人的速度革新了信息处理和内容生成的方式。然而，无论是大语言模型（LLM）本体，还是基于检索增强生成（RAG）的系统，在实际应用中都暴露出了一个深层的局限性：缺乏跨越时间的、可演化的、个性化的“记忆”。它们擅长瞬时推理，却难以实现持续积累经验、反思历史、乃至真正像人一样成长的目标。
全面融合千问，夸克AI浏览器全面升级！不切应用、不换标签，随时唤起千问AI助手，实现操作系统级全局唤起的交互形态。学生党、打工人的真正生产力神器来了。
“这个世界上或许不需要再多一个能帮你生成报告和PPT的工具，但需要一个真正关心你生活的存在”。Macaron AI创始人&CEO陈锴杰说道。
美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）徐升教授对 DeepTech 表示：“很荣幸我们的工作成为 Nature Sensors 期刊的首篇论文，我们第一次通过 AI 的方法实现了在动态下抗运动伪影的人机交互，应用场景包括可穿戴和移动设备的手势控制、机器人遥操作、AR/VR 动作追踪、游戏、康复与辅助设备、工业与军事训练、健康与运动监测、
具身智能要想往大规模应用走，像英特尔这样的头部芯片公司必须突破算力架构。
作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」，MCP 协议已然成为智能体（AI Agent）不可或缺的基础设施。然而，长期以来，MCP 的交互仅限于文本和结构化数据，这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
图像与视频重光照（Relighting）技术在计算机视觉与图形学中备受关注，尤其在电影、游戏及增强现实等领域应用广泛。当前，基于扩散模型的方法能够生成多样且可控的光照效果，但其优化过程通常依赖于语义空间，而语义上的相似性无法保证视觉空间中的物理合理性，导致生成结果常出现高光过曝、阴影错位、遮挡关系错误等不合理现象。
随着大型视觉语言模型在多个下游任务的广泛应用，其潜在的安全风险也开始快速显露。研究表明，即便是最先进的大型视觉语言模型，也可能在面对带有隐蔽的恶意意图的图像 — 文本输入时给出违规甚至有害的响应，而现有的轻量级的安全对齐方案都具有一定的局限性。
Voyage AI Vet（以下简称 Voyage），一款「口袋兽医」的AI应用最近引起了我们的注意。不同于市面上那些套壳 ChatGPT 的聊天工具，Voyage 真的想用 AI 重塑宠物医疗。带着「给自家主子找个 24 小时私人医生」的期待，我们深度体验了这款产品。这一次，AI 带来的不是噱头，而是实打实的安全感。
扩散概率生成模型（Diffusion Models）已成为AIGC时代的重要基础，但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大，以及优化困难，始终是制约其广泛应用的关键问题。近日，被NeurIPS 2025接收的一篇重磅论文EVODiff给出了全新解法：来自华南理工大学曾德炉教授「统计推断，数据科学与人工智能」研究团队跳出了传统的数值求解思维，首次从信息感知的推理视角，将去噪过程重构为实时熵减优化问题。
