近年来，扩散模型（Diffusion Models）凭借出色的生成质量，迅速成为图像、视频、语音、3D 内容等生成任务中的主流技术。从文本生成图像（如 Stable Diffusion），到高质量人脸合成、音频生成，再到三维形状建模，扩散模型正在广泛应用于游戏、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像以及新兴的 AI 原生生产工具中。
AI科学发现公司Autopoiesis Sciences宣布，其人工智能联合科学家Aristotle X1 Verify在多项基准测试中取得了显著成果，性能超越了所有主流AI模型。据悉，Aristotle X1 Verify在推理基准测试GPQA Diamond中达到了92.4%的准确率
伙计，噢！ 看看我们的设计Agent Lovart最近又更新了什么！ ChatCanvas 一个“活在”画布上， 能听我无限次修改意见的设计师！这可太棒啦！
中国首个推出兼容E2B接口Agent沙箱的公司。7月26日，2025世界人工智能大会（WAIC）现场人头攒动。在科技要素拉满的会场内，几乎每个展台都在讨论大模型和AI Agent。
上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您精心挑选了例子、优化了顺序，结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能，问题出在一个我们谁都没太在意的地方，这些例子，到底应该放在Prompt的哪个位置？
一个 Agent（智能体）不够用？Manus 干脆给你拉来 100 个。 今天凌晨，Manus 推出了一项新功能：Manus Wide Research。这项功能的核心亮点在于，用户只需一键即可开启大规模并行 Agent 协作，轻松处理原本需要耗费数小时、动用数百个数据源的复杂调研任务。
Ilya之后，谁是支撑起OpenAI研究的人？ GPT-5发布前夕，奥特曼公开了他背后的两位90后得力干将。
近期，随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现，但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法？ 是的，你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。
本周四，知名初创公司 Manus 推出了一项重要新功能，可以通过向上百协同工作的 AI 智能体分配任务来进行广泛的研究。今年早些时候，Manus 的多智能体平台改变了人们应用 AI 工具的方式。不过现在，这家创业公司正在试图开发一种与大模型深度思考 Deep Research 同样重要的新能力。
