vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
刚刚，Grok 4 和 Grok 4 Code 的基准测试结果疑似泄露。X 博主 @legit_api 发帖称，Grok 4 在 HLE（Humanities Last Exam，人类最后考试）上的标准得分是 35%，使用推理技术后提高到 45%；在 GPQA 上的得分是 87-88%；而Grok 4 Code 在 SWE Bench 上的得分则达到 72-75%。
当全球目光都聚焦在OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等明星AI公司时，真正靠大模型落地大规模盈利的，却是一家相对不太知名的公司——Palantir。
随着 AI Agent 技术的快速发展，业界许多企业开始在 Agent 方向进行深层次探索，而不仅仅是停留在“大模型 + 工具调用”的简单应用上。
在 AI 工具风靡开发圈之前，一批经验丰富的资深程序员，对它们始终保持警惕。这些人，包括 Flask 作者 Armin Ronacher（17 年开发经验）、PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger（17 年 iOS 和 macOS 开发经验），以及 Django 联合作者 Simon Willison（25 年编程经验）。然而，就在今年，他们的看法都发生了根本转变。
智源统一图像生成模型OmniGen2发布后，立刻在AI图像生成领域掀起巨响，多模态技术生态进一步打通。才一周，GitHub星标就已经破了2000，X上的话题浏览数直接破数十万。
一次性揭秘Gemini多模态技术！就在刚刚，Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi在谷歌自家的开发者频道开启了爆料模式。
谁曾想，AI竟能实时生成GTA级大作。刚刚，谷歌、英伟达等机构联手，震撼发布全球首款AI原生UGC游戏引擎——Mirage，没有预设关卡，一句话即生游戏，超长十分钟沉浸式体验
一个优秀AI产品背后肯定有一个很能打的原始团队。 经过2025前半年的厮杀，我基本有这样的一个判断：目前市面上八成的Agent产品会草草收场或者归于沉寂。 同时Lovart是Liblib母公司全力支持的出海产品，liblib本身也具有社区，设计，技术的基因。
