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全球首个开源多模态推理大模型来了！38B参数模型性能直逼DeepSeek-R1，同尺寸上横扫多项SOTA。而这家中国公司之所以选择无偿将技术思路开源，正是希望同DeepSeek一样，打造开源界的技术影响力。
多模态，性能超 GPT-4o Mini、Gemma 3，还能在单个 RTX 4090 上运行，这个小模型值得一试。
今年年初，OpenAI 上线 Deep Research，开启了智能体又一新阶段，其能根据用户需求自主进行网络信息检索、整合多源信息、深度分析数据，并最终为用户提供全面深入的解答。
AI如何赋能千行百业？最近，中绿讯科中国重磅发布了生态级通用平台——AI生态平台。这一平台以自研「泰山大模型群」为基座，集成了多个技术组件，为企业和开发者搭建了一座连接AI与业务需求的桥梁。
大模型的代码能力在这一年突飞猛进，最近我们看到很多关于用AI直接生成前端代码，做出漂亮网页的讨论。
现在各种框架满天飞，你是否想过这个问题，一个真正优秀的框架究竟需要多少代码？研究者Zach给出了一个令人惊讶的答案：仅需100行。这个名为PocketFlow的框架不仅体积小到令人难以置信（仅56KB），还能用来构建一个完整的Cursor编码助手。这个发现不仅挑战了我们对框架复杂性的认知，更揭示了一个重要的设计哲学：真正的创新往往来自于化繁为简。
文生图技术在全球范围掀起的热潮，让无数用户惊叹科技强大的同时，也开始陆续拥抱AI，沉浸于高效、趣味创作之中。特别是在许多社交媒体上，时常能看到人们通过AI创作出的创意内容。
传统的App原型设计需要专业的设计技能、复杂的工具操作和大量的时间投入。而现在，借助Cursor+Claude 3.7的组合，一段精心设计的提示词就能完成这一切。
“我的面试官是AI”“用AI助手找工作”……今年，第一批春招的年轻人发现，AI在招聘中被应用得如火如荼。
65岁陈立武接棒英特尔，正酝酿一场全面的变革。他不仅要对制造和AI业务全面升级，还要裁撤中层管理层。曾经的芯片帝国，能否重拾昔日的辉煌？
在朱啸虎看来，只有做苦活累活的AI创业项目才有护城河。
在春节的 DeepSeek 大热后，大模型也更多走进了大家的生活。我们越来越多看到各种模型在静态的做题榜单击败人类，解决各种复杂推理问题。但这些静态的测试与模型在现实中的应用还相去甚远。模型除了能进行对话，还在许多更复杂的场景中以各种各样的方式与人类产生互动。除了对话任务外，如何实现大模型与人的实时同步交互协作越来越重要。
CLIP、DINO、SAM 基座的重磅问世，推动了各个领域的任务大一统，也促进了多模态大模型的蓬勃发展。
DeepSeek 提出的 GRPO 可以极大提升 LLM 的强化学习效率，不过其论文中似乎还缺少一些关键细节，让人难以复现出大规模和工业级的强化学习系统。
Manus的火爆带热了多个技术概念，Computer Use Agent就是其中之一。但要探讨这种“电脑使用”智能体，还得从Claude 3.5 Sonnet说起。
3 月 18 日上午，字节跳动豆包大模型部门（Seed）召开全员会，由负责模型应用相关工作的朱文佳，与新近加入的负责 AI 基础研究探索工作的吴永辉共同主持。两人谈到了未来的目标，明确 Seed 部门的最重要目标是探索智能上限；同时强调进一步加强组织文化，提高技术开放程度，并考虑推进开源。
现在是周日，天都黑了，眼瞅着快到 23 点 59 分了，差评君的量子计算文章还没写完。
超低成本图像生成预训练方案来了——仅需8张GPU训练，就能实现近SOTA的高质量图像生成效果。
AI 大神 Andrej Karpathy 在今年 2 月提出的概念——「Vibe Coding」，如今正在硅谷走红。
Google最近的动作真的多。
国外一个开发者，只用了3个小时，完全靠AI开发游戏，9天时间就赚了17360美元（折合人民币12.64万）。
无论技术如何迭代，儿童产品本质仍是回归儿童认知逻辑。
25年开年以来，AI发展如火如荼，DeepSeek R1、OpenAI CUA、Manus等重要创新层出不穷，眼花缭乱。这里我将最近一个月以来的思考总结一下，对25年AI发展趋势做几点预判。
对于很多想用 AI 开发产品但不知道做什么的朋友来说，AI导航网站是很好的选择，因为：1. AI热度大，市场需求大，你做的 AI 导航网站就有更大可能被人用上
在大模型逐步接近AGI之时，"AI对齐"一直被视为守护人类的最后一道防线。
在一轮轮 AI 基础建设起来之后，目前率先卷起来的应用场景，是「深度研究」。
近期，在各大社交媒体上，一个迷你机器人的“拆箱”视频广为流传。创作者表示这是他们等了大半年的快递，喜悦之情溢于言表。
不惧检验，全程线下公开及全球真机实时直播展示，「慧思开物」填补具身智能在通用软件系统方面的空白，颠覆传统机器人应用开发模式，宣告通用具身智能时代的里程碑突破，具身智能「安卓」时刻已经到来，通向通用具身智能时代的「虫洞」已打开。
最近刷信息流的时候，被一个东西笑喷了——
用户量 ≠ 变现能力，AI 应用商业模式逐渐成熟。MAU 和收入最高的 50 款移动 AI 应用仅 40% 交叉，部分低用户量应用反而变现能力更强。语言学习、植物识别、音乐工具等小众垂类 AI 应用，凭借精准需求吸引愿意付费的用户群体。
