今年是 AI 大模型的落地关键年。大模型技术在快速进步，但行业落地仍面临三大痛点：开发门槛高、场景碎片化、端侧能力有限。结合 AI 能力与云计算，在 CGC2025 大会上，华为云提出的 Versatile 智能体平台与 CloudDevice 云终端协同，正致力于破解这些难题。
视频生成模型如Veo-3能生成逼真视频，但有研究发现其推理能力存疑。香港中文大学、北京大学、东北大学的研究者们设计了12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。这项研究为视频模型推理能力评估提供基准，指明未来研究方向。
智源研究院（BAAI）、Spin Matrix、乐聚机器人与新加坡南洋理工大学等联合提出了一个全新的终身记忆系统——RoboBrain-Memory。RoboBrain-Memory是全球范围内首个专为全双工、全模态模型设计的终身记忆系统，旨在解决具身智能体在真实世界的复杂交互问题，不仅支持实时音视频中多用户身份识别与关系理解，还能动态维护个体档案与社会关系图谱，从而实现类人的长期个性化交互。
本文来自于香港中文大学 MMLab 和 vivo AI Lab，其中论文第一作者肖涵，主要研究方向为多模态大模型和智能体学习，合作作者王国志，研究方向为多模态大模型和 Agent 强化学习。项目 le
分析师 刘萌媛 刘铁鹰 量子位智库 | 公众号 AI123All 2025年的AI笔记产品，Get笔记无疑是最亮眼的那匹黑马，连续登上量子位智库2025 H1和Q3的「旗舰AI 100」榜单。 意思是
Mem-α 的出现，正是为了解决这一困境。由加州大学圣地亚哥分校的 Yu Wang 在 Anuttacon 实习期间完成，这项工作是首次将强化学习引入大模型的记忆管理体系，让模型能够自主学习如何使用工具去存储、更新和组织记忆。
AI 最有用的一集出现了。昨天我刷到一个新闻，一个普通网友，用每月 20 美元的 Claude，把医院开出的 19.5 万美元 账单直接砍到了 3.3 万美元。换成人民币，就是从约 150 万，砍到了 20 多万。
正好上周（10月27日），MiniMax 公司发布了[2] M2 模型，代表了国产大模型的最新水平。我就想，可以测测它的实战效果，跟智谱公司的 GLM 4.6 和 Anthropic 公司的 Claude Sonnet 4.5 对比一下。毕竟它们都属于目前最先进的编程大模型，跟我们开发者切身相关。
著名数学家陶哲轩发论文了，除了陶大神，论文作者还包括 Google DeepMind 高级研究工程师 BOGDAN GEORGIEV 等人。论文展示了 AlphaEvolve 如何作为一种工具，自主发现新的数学构造，并推动人们对长期未解数学难题的理解。AlphaEvolve 是谷歌在今年 5 月发布的一项研究，一个由 LLMs 驱动的革命性进化编码智能体。
两人小团队，仅用两周就复刻了之前被硅谷夸疯的DeepSeek-OCR？？ 复刻版名叫DeepOCR，还原了原版低token高压缩的核心优势，还在关键任务上追上了原版的表现。完全开源，而且无需依赖大规模的算力集群，在两张H200上就能完成训练。
Kuyda 和她的团队开始痴迷于一个比喻：当前的聊天机器人相当于 AI 界面的 MS-DOS 时代，而将会出现某种类似 Windows 或 MacOS 的时刻。Wabi不是另一个代码生成工具，也不是开发者的辅助工具，而是一个真正面向大众市场的消费产品，专为非技术人员设计。
杨红霞，是中国大模型领域一个无法绕开的名字。人们从 M6 模型（阿里达摩院发布的万亿参数 AI 大模型）开始熟知她，而她又在最近走出创业隐匿模式，正式向世界宣告自己已经是一名创业者，并希望能够做出下一
过去两年，AI靠模仿人类席卷世界。但强化学习之父Richard Sutton却说：「GenAI的时代正在结束。」他带着图灵奖的荣光，加入一家几乎没人听过的公司——ExperienceFlow.AI，他要让AI不靠人类数据喂养，而靠「经验」觉醒。
近日，专注于研发物质世界基座模型的公司超越对称（上海）技术有限公司（超对称）发布了新版基座模型 BigBang-Proton，成功实现多个真实世界的专业学科问题与 LLM 的统一预训练和推理，挑战了 Sam Altman 和主流的 AGI 技术路线。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）等团队近日发布论文，系统性剖析了 LLM 智能体失败的机制，并提出了可自我修复的创新框架 ——AgentDebug。该研究认为，AI 智能体应成为自身的观察者和调试者，不仅仅是被动的任务执行者，为未来大规模智能体的可靠运行和自动进化提供了理论与实践工具。
我其实有一个一直非常感兴趣的话题。 就是，黑产是怎么借助AI，来武装自己的。 在我们这个时代，我们几乎都能清楚的看到，AI技术对于社会的利，对于所有人的进步，也几乎不会再有人怀疑，AI到底是不是未来了
目前，最先进的对齐方法是使用知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）在所有 token 上最小化 KL 散度。然而，最小化全局 KL 散度并不意味着 token 的接受率最大化。由于小模型容量受限，草稿模型往往难以完整吸收目标模型的知识，导致直接使用蒸馏方法的性能提升受限。在极限场景下，草稿模型和目标模型的巨大尺寸差异甚至可能导致训练不收敛。
现在AI都懂文物懂历史了。一项来自北京大学的最新研究引发关注：他们推出了全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集——VaseVQA-3D，并配套推出了专用视觉语言模型VaseVLM。这意味着，AI正在从“识图机器”迈向“文化考古Agent”。
AI 视频初创公司 Video Rebirth 今日宣布完成 5000 万美元的融资。本轮融资参与方阵容强大，包括全球及新加坡的头部美元基金、互联网巨头、中国及韩国老牌游戏上市公司、全球领先的芯片企业及知名家族办公室，募集资金将主要用于视频模型的持续迭代、顶尖人才招募及全球市场拓展。
Kimi K2 Thinking，现已发布并开源！
AI卷走饭碗，17万大军一夜失业。别慌，Scale AI新作一锤定音：全球六大顶尖AI，现在能自动处理的事情连3%都不到。来自Scale AI和Center for AI Safety最新研究，一句话戳破了真相：虽然AI很聪明，但还不够实用。目前，AI自动化率还不到3%。值得一提的是，论文参与者中，还有Alexandr Wang本尊，曾在Scale AI期间完成的研究。
半天干完6个月的活儿，AI科学家才是真卷王。
新星闪耀！28位学者获1800万美元，华人天才齐上阵。AI2050瞄准AI普惠与安全。一文速览谷歌前CEO看好的AI方向和研究项目。
当 agent 开始学会“消费”，支付世界也迎来了重构的时刻。
奥特曼称GPT-6或让「AI创造新科学」成真。与此呼应，类「AI科学家」Kosmos登场：12小时读1500篇文献、跑4.2万行代码，生成可溯源报告，并在材料等方向提出新发现。它凭持续记忆自主规划，正由工具迈向合作者；但受数据来源与复现性制约，约20%结论仍需人类裁判。人机协作或将重塑科研，科研范式加速演进，前景可期。
Solix Technologies最近推出了企业AI，据称这是业界首个第四代数据平台。Solix表示，通过将先进的数据管理功能集成到单一平台中，它可以提供企业成功利用AI所需的干净、可信和受治理的数据。
大型语言模型（LLMs）正迅速成为从金融到交通等各个专业领域不可或缺的辅助决策工具。但目前LLM的“通用智能”在面对高度专业化、高风险的任务时，往往显得力不从心。
近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
GTC 2025 全球流量大会（上海）双日入场总人数 14000+，双日入场总人次 24000+。
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
