2 天前，国内最大的 AI 多模态模型社区之一的 LiblibAI 进行了一次大升级，正式推出了 2.0 版本。对许多创作者而言，这个平台并不陌生，LiblibAI 一直是国内开源绘画与 LoRA 文化的重要发源地，也常被称为中国版的 CivitAI （大家常说的 C 站）。
最新一季度的「AI 100」双榜单出炉了。 领军阵营中，哪些头部产品的地位被撼动，哪些新起之秀成功突围？高潜力种子选手中，有哪些新的细分场景和产品设计展现潜力？ 旗舰100和创新100榜单分别聚焦「国
全球AI竞争的核心在于芯片制造。英伟达与台积电在美国亚利桑那工厂，历史性地亮相了首片用于AI的Blackwell芯片晶圆。标志着最强AI芯片首次实现「美国本土造」，是足以改变行业格局的里程碑，也象征着美国尖端制造业的回归。
接下来，流量分配规则、购物方式都要变了。而何为 AI 电商、又该如何落地，在内部乃至整个行业都没有清晰的路径。据《晚点》此前报道，2023 年淘宝天猫内部一度有近 20 个团队在摸索 AI 业务，同质化问题严重。
当地时间 10 月 15 日，美国麻省理工学院的垂直氮化镓芯片衍生公司 Vertical Semiconductor 获得 1,100 万美元的种子轮融资，清华大学苏世民学院校友、前英国驻华大使馆气候变化与环境事务副主任 Cynthia Liao 是该公司的联合创始人兼 CEO。
90%的开发者都在用AI，却只有24%真正信任它！DORA 2025报告揭示：AI不是万能解药，而是放大镜。它让强者飞升，让弱者溃败。七种团队人设、七项关键能力，决定了你的团队，是进化还是崩塌。
HR拿AI筛简历，求职者埋代码陷阱，双方疯狂互坑。
黄仁勋大家都见得多了，但你见过他女儿讲具身智能吗？这不，黄仁勋女儿Madison Huang首次公开亮相直播访谈节目，作为英伟达Omniverse与物理AI高级总监，与光轮智能CEO谢晨，以及光轮智能增长负责人穆斯塔法一起，对“如何缩小机器人在虚拟与现实之间的差距”展开深刻探讨。
针对「大模型推理速度慢，生成token高延迟」的难题，莫纳什、北航、浙大等提出R-Stitch框架，通过大小模型动态协作，衡量任务风险后灵活选择：简单任务用小模型，关键部分用大模型。实验显示推理速度提升最高4倍，同时保证高准确率。
AI拍长视频不再是难事！LongLive通过实时交互生成流畅画面，解决了传统方法的卡顿、不连贯等痛点，让普通人都能轻松拍大片。无论是15秒短片还是240秒长片，画面连贯、节奏流畅，让创作变得像打字一样简单。
杜克大学和 Adobe 最近发布的 VERA 研究，首次系统性地测量了语音模态对推理能力的影响。研究覆盖 12 个主流语音系统，使用了 2,931 道专门设计的测试题。
空间智能领域的全景数据稀缺问题，有解了。影石研究院团队，推出了基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360。通过全新的全景图像生成框架，DiT360能够实现高质量的全景生成。
在机器人与自动驾驶领域，由强化学习训练的控制策略普遍存在控制动作不平滑的问题。这种高频的动作震荡不仅会加剧硬件磨损、导致系统过热，更会在真实世界的复杂扰动下引发系统失稳，是阻碍强化学习走向现实应用的关键挑战。
在今年的国际计算机视觉大会（ICCV 2025）上，来自浙江大学、香港中文大学、上海交通大学和上海人工智能实验室的研究人员联合提出了第一人称联合预测智能体 EgoAgent。
从ChatGPT到DeepSeek，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为大语言模型（LLM）后训练的关键一环。
从5秒到4分钟，Sora2也做不到的分钟级长视频生成，字节做到了！这就是字节和UCLA联合提出的新方法——Self-Forcing++，无需更换模型架构或重新收集长视频数据集，就能轻松生成分钟级长视频，也不会后期画质突然变糊或卡住。
百度登顶全球第一！最新模型「PaddleOCR-VL」以0.9B参数量，在全球权威榜单OmniDocBench V1.5中以92.6分夺得综合性能第一，横扫文本识别、公式识别、表格理解与阅读顺序四项SOTA。
小米的最新大模型科研成果，对外曝光了。就在最近，小米AI团队携手北京大学联合发布了一篇聚焦MoE与强化学习的论文。而其中，因为更早之前在DeepSeek R1爆火前转会小米的罗福莉，也赫然在列，还是通讯作者。
OpenAI新研究团队，刚刚曝光了——OpenAI for Science，致力于构建加速数学和物理领域新发现的人工智能系统。
近日，谷歌与耶鲁大学联合发布的大模型C2S-Scale，首次提出并验证了一项全新的「抗癌假设」。这一成果表明，大模型不仅能复现已知科学规律，还具备生成可验新科学假设的能力。
发疯文学的“疯”，终于是让AI给呐喊出来了。
AMD再下一城！Oracle宣布自2026年第三季度起，将在其云基础设施（OCI）部署5万颗AMD Instinct™ MI450系列GPU，构建全新AI超级集群，并计划持续扩容。此举标志着AMD与Oracle的合作迈入新阶段，也被视为AMD在打破英伟达长期主导的AI算力生态中的又一关键突破。
英伟达桌面超算，邪修玩法来了！两台DGX Spark串联一台苹果Mac Studio，就能让大模型推理速度提升至2.77倍。
目前，所有主流 LLM 都有一个固定的上下文窗口（如 200k, 1M tokens）。一旦输入超过这个限制，模型就无法处理。 即使在窗口内，当上下文变得非常长时，模型的性能也会急剧下降，这种现象被称为「上下文腐烂」（Context Rot）：模型会「忘记」开头的信息，或者整体推理能力下降。
通用人工智能AGI可能是人类历史上最重要的技术，但这个词本身长期模糊不清、标准不断挪动。随着窄域 AI 把越来越多“看似需要人的智慧才能干”的活干得有模有样，人们对“什么才算 AGI”的门槛就跟着改，导致讨论经常流于口号，既不利于判断差距，更阻碍治理与工程规划、我们也很难看清当下 AI 距离 AGI 还有多远。
从蒸汽机到AI，自动化进程已持续两百年。在2017年，新晋诺奖得主Philippe Aghion就剖析AI对就业与增长的影响，强调它并非奇点催化剂，而是受「鲍莫尔成本病」制约的工具。
在通往AGI的道路上，人类欠缺的是一种合适的编程语言？华盛顿大学计算机学院教授Pedro Domingos在最新的独作论文中表示，当前AI领域使用的编程语言，无一例外全都存在缺陷。同时，Domingos还提出了一种新的统一语言，将AI逻辑统一成了张量表示。
当Agent学会了自我进化，我们距离AGI还有多远？从自动编写代码、做实验到扮演客服，能够通过与环境的持续互动，不断学习、总结经验、创造工具的“自进化智能体”（Self-evolving Agent）实力惊人。
可惜，目前 LLM 越狱攻击（Jailbreak）的评估往往就掉进了这些坑。常见做法要么依赖关键词匹配、毒性分数等间接指标，要么直接用 LLM 来当裁判做宏观判断。这些方法往往只能看到表象，无法覆盖得分的要点，导致评估容易出现偏差，很难为不同攻击的横向比较和防御机制的效果验证提供一个坚实的基准。
国内首个少样本通用具身操作基础模型发布，跨越视觉语言与机器人操作的鸿沟。
