当你在电商平台搜索“苹果”，系统会推荐“水果”还是“手机”？或者直接跳到某个品牌旗舰店？短短一个词，背后承载了完全不同的购买意图。而推荐是否精准，直接影响用户的搜索体验，也影响平台的转化效率。
随着 AI 技术的蓬勃发展， AI 模型的参数规模和推理频次呈指数级增长。据高盛研究部预测，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将增长 160%。
视觉模型用于工业“缺陷检测”等领域已经相对成熟，但当前普遍使用的传统模型在训练时对数据要求较高，需要大量的经过精细标注的数据才能训练出理想效果。
我这样描述 Tala Health，它的种子轮融资，是早期数字医疗公司单轮融资中规模最大的之一，并且其发展阶段与估值之间存在明显脱节。只要你接受这个判断，大概率就会有兴趣把这篇文章看完。
在日常工作和学习中，笔记管理一直是个让人头疼的问题。传统的笔记工具要么功能单一，要么需要手动绘制各种图表和整理格式。特别是当我们需要制作知识结构图、思维导图或者将内容转化为不同风格的笔记时，往往需要花费大量时间和精力。
软件行业正站在一个颇为微妙的拐点上。AI 已经从自动补全代码，演进为能够自主执行开发任务的智能体。
AGI五年倒计时已开启！Hassabis预测，或许仅需一两个AlphaGo级别的突破，我们就有望在5年内见证AGI降临，而它的速度和影响力将10倍于工业革命。
随着大模型步入规模化应用深水区，日益高昂的推理成本与延迟已成为掣肘产业落地的核心瓶颈。在 “降本增效” 的行业共识下，从量化、剪枝到模型蒸馏，各类压缩技术竞相涌现，但往往难以兼顾性能损耗与通用性。
清华在Nature上发表的最新研究发现，AI使科学家更聚焦于数据丰富、问题明确的领域，导致创新单一化，跨界合作减少。研究团队提出「全流程科研智能体系统」，推动AI从工具进化为伙伴，拓展科学边界。
2026年第一月份，医疗AI赛道热闹非凡，我来谈以下10点观察：1.医疗是AI领域里很不好做的赛道。AI赛道正在细分化，有的赛道红海，有的赛道蓝海；而医疗AI赛道很纯粹，就是纯粹不好做。无论To Doctor（医疗专业人士），还是To C（普通消费者）。
