Google 终于下场了。搞了一个完全平替 V0、Bolt.new、Lovable 的产品 Firebase Studio。用自然语言一键生成网站或者App，后续还能集成 firebase 的各种服务，构建全栈应用。
大规模数据集和标准化评估基准显著促进了自然语言处理和计算机视觉领域的发展。然而，机器人领域在如何构建大规模数据集并建立可靠的评估体系方面仍面临巨大挑战。
刚刚，Local AI 领域的 Libra 团队发布了一段最新技术演示视频，展示了用户通过自然语言交互直接生成 Agent，并利用本地消费级算力支持 Agent 进行长程 (Long-Horizon) 推理，最终完成复杂任务。
过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。
3D 视觉定位（3D Visual Grounding, 3DVG）是智能体理解和交互三维世界的重要任务，旨在让 AI 根据自然语言描述在 3D 场景中找到指定物体。
近年来，深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而，在现实场景中，传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时，逐渐暴露出其方法论的局限性。
在 AI 时代，图形界面融合了自然语言会话等多通道交互，演变出新的形态。当意图、角色、会话这一切无形的体验规则被确定之后，它们最终也将承载于具体的界面之上。无形的体验融入到有形的体验之中，在这一部分里，我们提出的 Hybrid UI 正是要定义界面这一有形的体验，保障好 AI 产品体验的最后一道门槛。
2021 年年初，我在一个学长的数据公司做投放。这家公司主要是给大厂提供人脸识别标注数据、街道场景标注数据和自然语言标注数据。其中前两个是非常成熟，大厂需求也最多，而自然语言数据需求量几乎说少得可怜。
2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。
大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
