强化学习（RL）在大语言模型和 2D 图像生成中大获成功后，首次被系统性拓展到文本到 3D 生成领域！面对 3D 物体更高的空间复杂性、全局几何一致性和局部纹理精细化的双重挑战，研究者们首次系统研究了 RL 在 3D 自回归生成中的应用！
Sebastian 在分析中指出，Profit AI 的核心功能非常简单：用户上传一张股票图表的照片，AI 就会给出分析。他甚至直接展示了这个应用的全部技术：就是调用 ChatGPT API，上传图片，发送提示词，然后返回分析结果。如果你直接用 ChatGPT 做同样的事情，得到的信息几乎一模一样。这个应用唯一做的，就是把这个过程包装得更精美一些，界面更友好一些。
你还记得小时候玩电子宠物的感觉吗？每天按时喂食、陪它玩耍、看着它一天天长大，那种责任感和成就感让人上瘾。一家叫 First Voyage 的创业公司正在做这样的事情。他们开发的 AI 伴侣应用 Momo Self Care 刚刚完成了 250 万美元的种子轮融资
年初，围绕着 2025 年将是「大模型落地应用元年」「AI Agent 元年」的共识，业界开始了大规模持续探索。
AI产业的发展遵循着典型的“基础设施→核心技术→行业应用”的科技产业化路径。当下，AI产业正在经历从“技术突破”转向“应用落地”的关键阶段。
就在刚刚，ChatGPT 应用商店已经正式推出。
在个性化视觉生成的实际应用中，通用视觉基础模型的表现往往难以满足精准需求。为实现高度定制化的生成效果，通常需对大模型进行针对性的自适应微调，但当前以 LoRA 为代表的主流方法，仍受限于定制化数据收集与冗长的优化流程，耗时耗力，难以在真实场景中广泛应用。
杭州一间出租屋里，大四文科生叶剑锋盯着后台时不时的入账提醒：两周内，他开发的“年上年下恋爱倾向测评”应用带来了1.2万元收入。几千公里外的西北油田，高级工程师王治磊用自建的“油气井优化系统”，替代了企业投入上百万元依赖外包开发的传统软件方案，成本几乎为零。
用零手写代码、零成本、零部署压力的“三无”AI生成应用，把Prompt换成真金白银的第一批“野生开发者”已经出现了。
大模型时代，基础模型卷到飞起，参数规模爆炸再爆炸，但谈到落地应用，产业端反馈出的问题依然明显：
