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AI不再只是把两个物体「放一起」，而是真正造出一个新实体。VMDiff模型通过分阶段策略：先拼接保留信息，再插值融合成整体，并自动调节平衡，让生成结果既像两者，又自然统一。 过去，很多图像生成模型都能同时画出两个物体；但要让它们真正「长成一个新物体」，其实远没有那么简单。
快手的这篇论文，正是对这一问题交出的一份沉甸甸的工业级答卷。他们提出了 GR4AD（Generative Recommendation for ADvertising），一个横跨表征、学习、服务三大层面协同设计的生成式广告推荐系统，并已全量部署于快手广告平台，服务超过 4 亿用户。
2025 年以来，大模型的能力边界被不断刷新。但对于大多数开发者和用户而言，“用得起”仍然是比“好不好用”更前置的问题。按量计费的模式下，每一次调用都伴随着对成本的不确定。 我们不希望这样。我们相信—
据 Z Potentials 获悉，AI用户研究平台 Mizzen Insight 已完成天使+轮融资，融资金额近千万美元，由红杉中国种子基金领投，达晨创投、嘉程资本跟投。本轮融资将主要用于模型能力优化、产品迭代及市场拓展。
这几天，港股市场的情绪，又被AI大模型点燃了！
Harness（驾驭）的风，终究还是从大模型，吹到了机器人！
Feeling AI要补齐的，是世界模型最被低估的一块拼图——动态交互的模型层能力。
在 AI 圈，模型至上论正在遭遇前所未有的挑战。当所有人都在屏息等待新模型再次刷新智力天花板时，AI 基础设施领军人物、LangChain 联合创始人 Harrison Chase 在最新对话中抛出了新预判：大模型正在沦为大宗商品，而决定 Agent 成败的，是那个包裹在模型外的 Harness 。
去年讨论Agent落地时，重点往往是Context Engineering。大家都在琢磨怎么放 Few-shot，怎么优化 RAG 检索的文本片段。但随着 Agent 任务复杂度的上升，控制数据流向、工具调度和异常处理的底层脚手架代码，往往比单纯拼接文本对系统性能的影响更大。
3 月 31 日下午，技术圈炸了锅： Claude Code，这款被公认为当前最强的 AI 编程助手，因为一次内部失误，核心代码逻辑暴露在了全球开发者面前。