人工智能正在吟诗作画，我们人类却在打扫卫生。 这句话几乎描述出了今天所有人对AI的困惑，一边是模型底层技术的突破，另一边却是AI进入真实世界后的无力感。一个验证码能摧毁一个压缩全世界知识的AI大脑，一个垃圾桶能绕晕一个拥有30多个自由度的人形机器人。
今天晚上，朋友圈被一份文件刷屏了。 《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。
Perplexity 将允许出版商分享 AI 搜索产生的收入，该公司此举旨在应对部分媒体对其内容使用提出的批评和法律诉讼。
如果你拥有了庞大的三维空间数据，你会用来做什么？ 大模型时代之后，数据成了支撑模型的承重柱。能否获取足够的可用高质量数据，直接决定了某个领域的 AI 的发展上限。
Humain 作为沙特领先的人工智能公司，已推出一款面向阿拉伯和穆斯林群体的对话式 AI 应用，正值沙特寻求在该技术领域获得区域领导地位之际。
在AI客服这个看似红海的赛道里，几乎每个人都遇到过这样的尴尬：明明刚刚告诉AI你的会员账号，转个身的功夫它就不记得了。这种被称为“金鱼脑”的AI失忆现象，正是大模型在企业级应用中最大的痛点。
大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节，从需求分析到代码生成，再到自动化测试，几乎无所不能，但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」，一直缺乏系统、权威的评估工具。
头部科技公司已经开始卡位新AI时代软硬件一体能力，一个判断是，只能做硬件或只能做软件的公司或许都会损失一部分竞争力
数据显示，70%的雇主更愿意招一位会AI的新人，而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手。任何毕业生都需要掌握在日常生活中使用AI的能力。现在随着低代码技术的兴起，以及各种让编程变得更简单的工具出现，我们将走到这样一个阶段：每个学生不仅应该学会如何使用AI，还应该学会用AI来创造，比如创造图像、开发应用、编写代码。
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。
