近年来，生成式 AI 和多模态大模型在各领域取得了令人瞩目的进展。然而，在现实世界应用中，动态环境下的数据分布和任务需求不断变化，大模型如何在此背景下实现持续学习成为了重要挑战
智东西9月5日消息，刚刚，大模型独角兽月之暗面发布新模型Kimi K2-0905，目前，Kimi应用和网页版中的K2模型已全量升级到Kimi K2-0905。该模型的核心升级点为Agentic Coding能力增强、支持256K上下文、API支持高达60-100Token/s的输出速度、支持Claude Code。
1台AIPC，2个人，3天，复刻出爆款AI笔记Granola核心功能。Granola是一个“很通人性”的AI应用——我们需要的不是转录，而是符合个人大脑特征的AI工具。
最近，自学 Django 三个月的开发者 kekda_charger在技术社区Reddit抛出了一个引发热议的困惑——靠着 AI 辅助，他已经能做出带用户认证的 Web 应用、实时更新功能的系统，甚至完成 API 集成；但一旦脱离 AI，连简单的登录模块都要折腾两三天。
AI智汇社区获2000万天使融资，投后估值1.33亿，完善AI生态整合平台
OpenAI近期动作频频。首先斥巨资收购实验平台Statsig，并任命创始人Vijaye Raji为应用部门新CTO。同时还启动了「OpenAI for Science」项目，致力于打造AI驱动的科学发现平台，以加速基础科学突破。
AI图像编辑技术发展迅猛，扩散模型凭借强大的生成能力，成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题：一是“牵一发而动全身”，即便只想修改一个细节，系统也可能影响到整个画面；二是生成速度缓慢，难以满足实时交互的需求。
随着垂直领域 agent 的兴起，市面上的应用越来越多，用户不可避免地需要一个编排工具（orchestration tool）来将这些分散的应用串联起来，或者需要某种横向工具（horizontal tool）来统一构建 agent。而 n8n 正是这一生态位中的佼佼者，它正从一个工作流自动化工具，升级为 AI 应用的编排层。
“搜索调用太贵了。一次 Deep Research 任务可能消耗数百次搜索调用，成本一下子就突破数十美元” ，无论是个人开发者还是AI应用公司都明显有这种感觉。
OpenAI计划在印度建设至少1GW规模的数据中心，这是「星际之门」计划首次大规模进入亚洲。印度之所以重要，不仅因其庞大的用户增长潜力与低价特供服务，还因多语言应用场景。奥特曼虽淡出CEO角色，却亲自推动全球算力布局，印度成为其展现野心的关键起点。
