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。
当前基于大语言模型（LLM）的智能体构建通过推动自主科学研究推动 AI4S 迅猛发展，催生一系列科研智能体的构建与应用。然而人工智能与自然科学研究之间认知论与方法论的偏差，对科研智能体系统的设计、训练以及验证产生着较大阻碍。
AI 编程又双叒叕升级了！ 这次的升级并不只是市面上又多了一个辅助专业开发者写代码的工具，毕竟这样的工具已经多得用不过来了。 而是横空出世了一个一句话就能生成应用程序的平台：CodeFlying 。
在人类经济活动数字化的浪潮中，互联网和移动互联网走完了前两步，正在浮现中的AI经济，可能带来更大的变化。
“生命不息，折腾不止”，全球首富马斯克一直在身体力行地践行这句话。在不久前刚折腾完“DOGE”后，最近他又盯上了苹果。本月初马斯克突然对苹果发起猛烈抨击，指责后者App Store排行榜偏向OpenAI，从而降低了以自家Grok为代表的其他AI应用的曝光机会。
根据麻省理工学院NANDA 计划最新发布的报告显示，企业开展的生成式 AI 试点项目失败率高达 95%。但最先进的企业并未完全放弃这项技术，而是开始尝试能够持续学习并接受监督的自主 AI 系统。
在大模型时代，机器学习资产（如模型、数据和许可证）数量激增，但大多缺乏规范管理，严重阻碍了AI应用效率。研究人员将在VLDB 2025系统介绍如何整理、发现和利用这些资产，使其更易查找、复用且符合规范，从而提升开发效率与协作质量。
