Xsignal AI Holo（AI全息）数据库的1-9月数据显示，市场（MAU）已自发掀起了一场“效率革命”的上半场：营销人员用脚投票，从Mailchimp等“旧势力”涌向GetResponse和“万相营造”等“效率新势力”。这证明了市场对“单点工具”效率提升的极度渴求。
本次，X博士继续应用Xsignal数据交互平台的AI Holo（AI 全息）数据库数据，为你提供海外AI应用市场2025年9月的最新发展动态，发布2025年9月海外“赛道格局”、“赛道之王”、“TOP 50 AI应用”和“增长之星”四大数据榜单及深度洞察。
来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社交媒体浏览量。
当你被扔进一片数据的汪洋，老板却期待你一眼看穿本质—— 你是否也曾幻想，有一位不知疲倦、全知全能的 AI 数据专家，能替你搞定从数据管理、准备，到分析的一切工作？
当下主流的视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM），通常都采用这样一种设计思路：将预训练的视觉编码器与大语言模型通过投影层拼接起来。这种模块化架构成就了当前 VLM 的辉煌，但也带来了一系列新的问题——多阶段训练复杂、组件间语义对齐成本高，不同模块的扩展规律难以协调。
国内首个利用世界模型生成数据实现真机泛化的端到端VLA具身基础模型GigaBrain-0重磅发布。
AI风起云涌，数据隐私如履薄冰。华南理工大学联手深圳北理莫斯科大学，推出FedMSBA与FedMAR，筑成联邦学习的安全堡垒，守护个人隐私！
Anthropic深夜又放猛招！Claude直接以插件形态接入Excel，不仅能直接操作和读取数据，还能定位单元格内容，并给出修改理由。
今天要讲的On-Policy Distillation（同策略/在线策略蒸馏）。这是一个Thinking Machines整的新活，这个新策略既有强化学习等在线策略方法的相关性和可靠性；又具备离线策略（Off-policy）方法的数据效率。
大语言模型（LLMs）推理能力近年来快速提升，但传统方法依赖大量昂贵的人工标注思维链。中国科学院计算所团队提出新框架PARO，通过让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需大模型标注1/10数据就能达到全量人工标注的性能。这种方法特别适合像金融、审计这样规则清晰的领域，为高效推理监督提供了全新思路。
