当大模型参数量冲向万亿级，GPT-4o、Llama4 等模型不断刷新性能上限时，AI 行业也正面临前所未有的瓶颈。Transformer 架构效率低、算力消耗惊人、与物理世界脱节等问题日益凸显，通用人工智能（AGI）的实现路径亟待突破。
针对这类复杂编程任务场景，字节 TRAE，推出了 SOLO 模式，想要解决上述这类复杂问题。SOLO 模式 7 月份在 TRAE 海外版上线了内测版本；11 月 12 日，SOLO 在 TRAE 海外版全面开放；11 月 25 日，SOLO 模式正式登陆 TRAE 国内版，而且完全免费使用。
最近，SuperMe 完成了 680 万美元的种子轮融资，由 Greylock 的 Mike Duboe 领投。这家公司正试图用 AI 重新定义职业网络的运作方式，让真正的专业知识变得可被发现、可被访问，而不需要专业人士成为全职内容创作者
究竟是谁在说，PC行业触到天花板了？
2025 年，AIGC 热度再冲新高：从社交头像、电商海报到影视分镜，AI 生成内容已全面渗透日常创作。在这股浪潮中，Nano Banana、Qwen Edit 等通用图像编辑大模型功能强大，涵盖了广泛的图像编辑场景。特别是最新爆火的 Nano Banana Pro 能将文字指令转化为高精度图像，精准呈现复杂场景。但是上述图像编辑大模型在一些细分领域的表现仍有不足，并且用于简单任务性价比不高。
这两年，写代码这件事变了。GitHub Copilot、Cursor、Devin 一路登场，工程师开始习惯“打一段话，几千行代码自己长出来”。写得出东西，变得前所未有地容易。但很快大家发现，真正拖住上线节奏的，不再是「能不能写出来」，而是「敢不敢放上生产环境」——代码量指数级增长，验证、回归、极端场景覆盖反而被彻底压缩，测试成了 AI 时代新的“硬瓶颈”。
一时的技术成果或者用户增长，很难成为 AI 公司的竞争优势。
当 ChatGPT 在 2022 年底横空出世时，整个科技行业都被这股突如其来的对话式 AI 浪潮震得措手不及。
AI 编程新秀 Verdent AI 创始人陈志杰，不喜欢别人称呼他“陈总”，他说话自然、接地气，在接受 DeepTech 采访期间面对一时拿不准的问题有时会出现长达十秒左右的沉默以用于思考。
在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
