精心设计了一个由多个AI智能体组成的强大团队，期望它们能像人类专家一样协作解决复杂问题，但却发现这个团队聊着聊着就“精神涣散”，忘记了最初的目标，甚至连彼此的角色都开始混乱。
在科研、新闻报道、数据分析等领域，图表是信息传递的核心载体。要让多模态大语言模型（MLLMs）真正服务于科学研究，必须具备以下两个能力
在AI浪潮席卷全球的2025年，大语言模型（LLM）已从单纯的聊天工具演变为能规划、决策的智能体。但问题来了：这些智能体一旦部署，就如「冻结的冰块」，难以适应瞬息万变的世界。
这真的是一种平衡艺术——要搞清楚模型应该具备哪些特性，以及我们希望它给人的“感觉”是什么。GPT-5发布时，我们觉得正好是一次重置和重新思考的机会。尤其是，现在要让一个模型变得很“有互动感”其实很容易，但有时候这种互动可能是不健康的，所以我们想让它成为一个健康、有帮助的助手。
市场研究的核心问题从未改变：消费者在想什么？ 全球企业为此每年投入超 1400 亿美元，催生了McKinsey、Ipsos等咨询巨头，和Qualtrics、Medallia等软件公司。
这两天，刷到好几个超级酷的一镜到底的视频。 比如这个我昨天在X上刷到的视频，全程都是AI生成，一镜到底。 整个视频有点长，两分多钟，分了好几段，最惊艳的是前半段，我截给你们看一下， 这个真的很酷。
AI 有意识吗？ 无论是古今中外的文艺作品中，还是 AI 迅猛发展的当下，好像都难以给出一个绝对的答案。
刚刚结束的世界人形机器人运动会上，虽说各家机器人是各显神通吧，但也闹出了不少好玩的小插曲。
多模态的生成，是 AI 未来的方向。 最近，AI 领域的气氛正在发生微妙的变化。比如，刚刚推出了 Grok 4 的 xAI 却在重点宣传他们的视频生成模型 Grok Image。
继通义灵码的 Lingma IDE 之后，阿里在海外推出另一款 Agent Coding 产品。据官方介绍，Qoder (/ˈkoʊdər/) 是一个专为真实软件开发而设计的 Agent Coding 平台（所以谁不真实？）
