我们不会和 Meta 竞价，即便待遇远低于对方，核心人才仍愿意留在 OpenAI，只因大家坚信这里的发展潜力和 AGI 愿景。
在代码大模型（Code LLMs）的预训练中，行业内长期存在一种惯性思维，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据，主要关注数据总量的堆叠。然而，现代软件开发本质上是多语言混合的，不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。
多模态大语言模型（MLLMs）已成为AI视觉理解的核心引擎，但其在真实世界视觉退化（模糊、噪声、遮挡等）下的性能崩溃，始终是制约产业落地的致命瓶颈。
你是否曾被AI视频生成的不连贯性所困扰？
还记得几个月前那个能随着音乐节拍自然舞动的 KlingAvatar 数字人吗？现在，它迎来了史诗级进化！
今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮（Semantic Highlight）。
目前，传统广电行业正面临一场深刻的生存危机。外部竞争压力持续加剧，不断挤压行业原有的发展空间：家庭智能语音设备渗透率已经突破 68%，短视频平台日均占用用户时长已经高达 2.8 小时，用户注意力的结构性转移趋势已然形成。
在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？
回顾 2025 年，如果问普通人对 AI 行业最深刻的印象是什么？答案依然是激烈的“参数战争”：有 DeepSeek、Gemini 3 等大模型的集体爆发，也有文生图、文生视频能力的持续惊艳。
视频生成领域的「DeepSeek时刻」来了！清华开源TurboDiffusion，将AI视频生成从「分钟级」硬生生拉进「秒级」实时时代，单卡200倍加速让普通显卡也能跑出大片！
