8月6日，谷歌正式发布编程智能体Jules，摘掉了「测试版」标签。Jules具备异步执行能力，依托Gemini2.5Pro模型，可独立修复Bug、更新代码并深度集成GitHub，大幅提升开发效率。
AI图像的水印技术要变天了！一款全新的去水印技术——UnMarker，能在5分钟内去除市面上几乎所有的AI图像水印。
你是不是也有这种感觉——iPhone 虽然年年更新，但在 AI 时代，苹果好像慢了半拍？先别急，在苹果秋季发布会靠近时，苹果内部正在掀起另一套关乎 AI 的硬件革命。
用过 DeepSeek-R1 等推理模型的人，大概都遇到过这种情况：一个稍微棘手的问题，模型像陷入沉思一样长篇大论地推下去，耗时耗算力，结果却未必靠谱。现在，我们或许有了解决方案。
AI大模型的秘密配方是什么？答案可能很简单：海量的“盗版内容”。
近半年，Agentic AI 创新步伐明显加快。更强的自主决策、更丰富的多模态融合，以及与外部系统的深度协作，正推动产品加速落地与商业化。
在复杂的城市场景中，HERMES 不仅能准确预测未来三秒的车辆与环境动态（如红圈中标注的货车），还能对当前场景进行深度理解和问答（如准确识别出 “星巴克” 并描述路况）。
幻觉，作为AI圈家喻户晓的概念，这个词您可能已经听得耳朵起茧了。我们都知道它存在，也普遍接受了它似乎无法根除，是一个“老大难”问题。但正因如此，一个更危险的问题随之而来：当我们对幻觉的存在习以为常时，我们是否也开始对它背后的系统性风险变得麻木？我们是真的从第一性原理上理解了它，还是仅仅在用一个又一个的补丁（比如RAG）来被动地应对它？
GPT-5和“还我GPT-4o”的风波，闹得沸沸扬扬。 今天，奥特曼还有一次认怂了，不仅调了UI，还把o3这些老模型还了回来。
就在刚刚，昆仑万维发布了 Mureka V7.5，一个专门为中文升级的音乐大模型。
作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能正从技术探索迈向规模化应用，成为中国经济社会高质量发展的新引擎。为推动智能算法从理论创新迈向实际落地，启元实验室于 2025 年 5 月 20 日正式启动「启智杯」算法创新应用挑战赛。经过两个多月的激烈角逐，大赛于 7 月 25 日圆满落幕。
近日高德宣布全面 AI 化，发布 “高德地图 2025”，将地图升级为基于空间智能的 AI 原生应用，并推出全球首个基于地图的 AI 原生智能体 —— 把路网、地点与交通流，转化为可被推理与行动的 “空间知识”。
网友在推特上爆料，一位Mistral离职女员工群发邮件，直指公司多项黑幕。其中最劲爆的就是：Mistral最新模型疑似直接蒸馏自DeepSeek，却对外包装成RL成功案例，并刻意歪曲基准测试结果。
xAI又一位联创官宣离职了！AlphaStar之父Igor Babuschkin发长文告别，回忆曾带队爆肝120天造出全球最强超算，老马亲自下场致谢：没有你就没有xAI的今天。
现在这个时代，啥都讲究一句话生成。一句话P图、一句话写文案、生成画作、音乐、视频… 不过这些，在今天的想法面前，都显得有些弱了。
Figure人形机器人首秀，靠神经网络叠衣服！ 在没有任何架构改变、仅增加了数据的情况下，就让原本在物流场景干活的它，轻松习得了新技能。
GPT-5刚发布没多久，DeepSeek-R2就快来了，好热闹的8月份！ DeepSeek预计将于8月发布其新一代旗舰模型DeepSeek-R2。
GPT-5来了！智商148、数学纪录被刷新、英伟达点头认可，但OpenAI真正的杀手锏，不在智商，而在分配智商的「路由器」。
“AI 硬件元年”已经过去，市场是唯一且残酷的裁判。三天，三款AI硬件。 8 月 5 日，宇树发布机器狗 A2。8 月 6 日，大疆的扫地机器人 ROMO 和傅利叶的人形机器人 GR-3 同日登场。
“我真的厌倦了看到那些急于求成的科技初创公司，为了讨好风投而在数据上撒谎，还贴上‘SOTA’的标签。”有网友吐槽。 事情源于高人气开源智能体记忆项目 Mem0 在今年 4 月底发布的一篇论文。
过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
AI 编程助手虽备受追捧、话题不断，但现实远没有想象中光鲜。许多热门工具——如 Cursor、Windsurf——其实都在亏本运营。TechCrunch 报道称，这类产品毛利率极低，甚至为负，也就是说，每新增一个用户，亏损就会进一步扩大。这并非初创公司为抢占市场的短期现象，而是市场在传递一个明确信号：这种商业模式走不通。
视频Agent生成过程中顶多也就是让我点点选项，或者直接针对某一处不满意的地方用对话形式修改，甚至可能我提了一个意见，直接整个片子都给我换了个不一样的。
今年上半年，围绕 AI 的讨论，正在从「技术能做什么」转向「技术如何赚钱」。 当「模型参数」竞赛和「能力演示」热潮逐渐褪去，资本市场和企业自身都开始更严苛地审视 AI 投入的真实回报。
以前创投圈有句名言，叫VC/PE的尽头是放贷。这背后的逻辑非常朴素：无论任何产业都需要金融支持，而贷款是最直接、最明码标价的金融工具；与此同时，贷款又是金融服务中最依赖人力、最陈旧、最碎片化的领域之一，目前大多数提供贷款的金融机构仍然依赖孤立的系统、耗费大量人力的流程以及被动的合规方法。
当前 GPT 类大语言模型的表征和处理机制，仅在输入和输出接口层面对语言元素保持可解释的语义映射。相比之下，人类大脑直接在分布式的皮层区域中编码语义，如果将其视为一个语言处理系统，它本身就是一个在全局上可解释的「超大模型」。
AI Coding背后的争议，正在升级。 有人说它是写代码的“自动驾驶”，有人说只是个“聪明的实习生”；有人觉得它能让0基础小白一键出成果，有人则坚持它应该精准到不改一行多余的代码。
假如你还没有尝试用AI来提升效率，那一定要抽点时间来研究下，你会打开新世界的大门！ 如果你用过，但觉得AI并没有传说中的那么神奇，不妨看看今天的文章，或许能帮助你更得心应手的驾驭AI。
从 AI 教育、AI 游戏，到具身智能、AI玩具，甚至是生命科学等行业，各行各业都在寻求 AI 工具落地的可能性。
Token危机真的要解除了吗？ 最新研究发现，在token数量受限的情况下，扩散语言模型的数据潜力可达自回归模型的三倍多。
