人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
尽管 LLM 的能力与日俱增，但其在复杂任务上的表现仍受限于静态的内部知识。为从根本上解决这一限制，突破 AI 能力界限，业界研究者们提出了 Agentic Deep Research 系统，在该系统中基于 LLM 的 Agent 通过自主推理、调用搜索引擎和迭代地整合信息来给出全面、有深度且正确性有保障的解决方案。
只用一周，一个相当于人类20年经验的“数字技术工人”——基于时序大模型和Agent的智能体，就能直接上岗。
Gemini 2.5 Flash Image是谷歌最新发布的顶级图像生成与编辑模型，被网友誉为「最强图像模型」。其化身nano-banana在LMArena盲测中以历史最大优势夺冠，凭借角色一致性、提示编辑、原生世界知识和多图像融合四大能力，引发广泛关注。
刚刚，面壁智能再放大招——MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型横空出世：8B参数，越级反超72B巨无霸，图片、视频、OCR同级全线SOTA！不仅跑得快、看得清，还能真正落地到车机、机器人等。这一次，它不只是升级，而是刷新了端侧AI的高度。
在正在举办的半导体行业会议 Hot Chips 2025 上，TogetherAI 首席科学家 Tri Dao 公布了 FlashAttention-4。
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路，他们开源发布了POML（Prompt Orchestration Markup Language），它的的解决方案它的核心思想非常直接：为什么我们不能像开发网页一样，用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢？这个编排语言很类似IBM的PDL
这份来自麻省理工的2025年商业AI现状的研究报告最近在网上炸锅了，该报告称 95% 的人工智能试点都失败了，这吓坏了美国股市的投资者。报告提到大多数公司都陷入了困境，因为 95% 的 GenAI 试点项目都没有产生任何投资回报率，而只有 5% 的公司通过使用可学习、可融入实际工作流程并随着使用而改进的系统获得了成功。
昨晚，神秘且强大的图像生成与编辑模型 nano banana 终于正式显露真身。没有意外，它果然来自谷歌，并且也获得了一个正式但无趣的名字：gemini-2.5-flash-image-preview。
一个月前在德国被50多家投资人拒绝的AI创业公司，搬到硅谷后却能在一周内完成470万美元的融资，而且投资人几乎全部说"yes"。这不是什么励志鸡汤故事，而是Leaping AI创始人Kevin Wu的真实经历。
