在几天前的开发者大会上，OpenAI 发布了一套面向开发者和企业的完整工具集 AgentKit。其中，可视化画布 Agent Builder 用于创建、管理和版本化多智能体工作流，通过拖拽节点的方式即可编辑工作流。
找AI帮忙不要再客气了，效果根本适得其反。 宾夕法尼亚州立大学的一项研究《Mind Your Tone》显示，你说话越粗鲁，LLM回答越准。
在AI浪潮中，蚂蚁集团重磅推出万亿参数思考模型Ring-1T，不仅在数学竞赛上刷新开源SOTA，还在逻辑推理和医疗问答中脱颖而出。实测显示，其推理能力直逼闭源巨头，开源AI迈入万亿参数时代。
那边OpenAI的Sora2还没全面开放，这边国内团队已经上线了自己的“特色打法”。 清华特奖选手创办的Sand.ai，上线了音画同步视频模型GAGA-1。
在杭州奥体中心演唱会现场，一套名为「Co-Sight 2.0」的AI系统成功保障了网络稳定，其背后是中兴通讯研发的、新近登顶Hugging Face GAIA全球权威榜单的超级智能体。
上海连线迪拜，对话竟丝滑完成！就在刚刚，一款全新AI翻译耳机创造了这个奇迹，精准互译的同时，响应延迟低至两秒。背后的这家公司，又一次用硬核科技让世界惊叹。
当强化学习（RL）成为大模型后训练的核心工具，「带可验证奖励的强化学习（RLVR）」凭借客观的二元反馈（如解题对错），迅速成为提升推理能力的主流范式。从数学解题到代码生成，RLVR 本应推动模型突破「已知答案采样」的局限，真正掌握深度推理逻辑 —— 但现实是，以 GRPO 为代表的主流方法正陷入「均值优化陷阱」。
大家都在 FOMO 的时候，不断提出新的问题，很重要。 不是所有问题都有用，但提出好问题很重要。
数据显示，仅2025年开年以来，美国已有超过一万个岗位因为引入AI而被裁撤。Anthropic CEO Dario Amodei认为AI技术的扩散对就业和社会的冲击，已经到了必须向全世界预警的地步。
扩散语言模型（Diffusion Language Models，DLM）一直以来都令研究者颇感兴趣，因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型（Autoregressive, AR）不同，DLM 能实现并行生成，这在理论上可以实现更快的生成速度，也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。
