Agent 产品正发布得火热，但要说到真正懂企业、懂决策的 Agent 还不算常有。其背后，还有大量企业积累的业务数据，在等待被高效利用起来。数据 Agent 会成为一个好解法吗？
当前，AI正以前所未有的速度席卷全球，医疗是这波浪潮中最耀眼的明星。 被誉为“女版巴菲特”的Cathie Wood（木头姐）发布的报告中提到，医疗保健是AI最被低估的应用领域，引发市场的强烈讨论，海内外AI医疗股暴涨。
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。
大语言模型（LLM）以生成能力强而著称，但如何能让它「听话」，是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）就是用来解决这个问题的，其中的奖励模型 （Reward Model, RM）扮演着重要的裁判作用，它专门负责给 LLM 生成的内容打分，告诉模型什么是好，什么是不好，可以保证大模型的「三观」正确。
欧洲科技巨头的CEO最新表示，欧洲在人工智能领域展开竞争时并不需要大量建立数据中心，这一说法与上月黄仁勋访欧时提出的说法相悖。当地时间周四（7月3日），德国思爱普公司（SAP）首席执行官柯睿安（Christian Klein）在接受采访时说道：“我们真的需要建五个数据中心再把高性能芯片放进去吗？”
图灵奖大佬向97年小孩哥汇报，这是什么魔幻剧情？小扎砸143亿请来的「数据标注少年」，已荣升Meta首席AI官。一边是小扎上亿美元年薪offer引进新员工，另一边是Meta老将GPU告急不得不熬夜借卡差点头秃。网友们痛呼：太为Meta FAIR的员工难过了……
MIT最新研究让LLM直接操控宇宙飞船进行太空追逐挑战赛：ChatGPT少量微调即获第二，开源Llama更胜一筹，凭提示词精准追踪卫星、节省燃料，更是0%失败率，验证AI小数据高效与自主航天可行，为未来的太空漫游铺路。
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
设定角色，让AI照“本”生成主角不变的不同图像，对于各路AIGC工具来说一直是不小的挑战。
