就在昨晚 Google Labs 又发布了一个 AI 设计产品 Pomelli （labs.google.com/pomelli/），跟之前发布的 Stitch 专注于生产 UI 设计稿不同，这次 Pomelli 专注于帮企业低成本生成符合品牌调性的营销物料。你只需要把你的官网链接给他，他就会提取品牌设计相关的所有元素，
家人们，不知道你有没有试过，在和 AI 聊天时，冷不丁地问一句： “你刚刚在想什么？”
关键时刻，小扎再度出手调整高层架构，前元宇宙负责人Vishal Shah临危受命，接手AI产品管理，协助Nat Friedman整合AI产品战略。空降「高管」与老将的组合，或许可以让Meta的AI狂飙更「稳」一些。
当你被扔进一片数据的汪洋，老板却期待你一眼看穿本质—— 你是否也曾幻想，有一位不知疲倦、全知全能的 AI 数据专家，能替你搞定从数据管理、准备，到分析的一切工作？
“很正确，无比正确” 当我们问起阿里巴巴 Qoder[1] （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。
微软 AI 首席执行官穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）正试图走一条微妙的路线。
就像 Windows 或 macOS 为软件提供运行环境，Flowith OS 为 AI Agent 提供思考与行动的环境。Flowith 正式发布了一个全新的产品：名为 Flowith OS 的新物种。它选择了一个「另辟蹊径」的路径，尝试为 AI Agent 打造一个全新的 AI-Native 式的操作系统。
DeepSeek-OCR这段时间非常火，但官方开源的文件是“按 NVIDIA/CUDA 习惯写的 Linux 版推理脚本+模型权重”，而不是“跨设备跨后端”的通吃实现，因此无法直接在苹果设备上运行，对于Mac用户来说，在许多新模型诞生的第一时间，往往只能望“模”兴叹。
强化学习是近来 AI 领域最热门的话题之一，新算法也在不断涌现。
对抗样本（adversarial examples）的迁移性（transferability）—— 在某个模型上生成的对抗样本能够同样误导其他未知模型 —— 被认为是威胁现实黑盒深度学习系统安全的核心因素。尽管现有研究已提出复杂多样的迁移攻击方法，却仍缺乏系统且公平的方法对比分析：（1）针对攻击迁移性，未采用公平超参设置的同类攻击对比分析；（2）针对攻击隐蔽性，缺乏多样指标。
