几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
CaveAgent的核心思想很简单：与其让LLM费力地去“读”数据的文本快照，不如给它一个如果不手动重启、变量就永远“活着”的 Jupyter Kernel。这项由香港科技大学（HKUST）领衔的研究，为我们展示了一种“Code as Action, State as Memory”的全新可能性。它解决了所有开发过复杂Agent的工程师最头疼的多轮对话中的“失忆”与“漂移”问题。
“我们只交付100%可以复现的轨迹。”
“99%的企业级 Agent 都只是玩具！”
新的一年，OpenAI 决定认真入局 AI 医疗健康领域了。就在刚刚，OpenAI 重磅推出了 ChatGPT 健康（ChatGPT Health），能够把你的医疗记录、健康 App、甚至是 Apple 健康数据连接起来，然后用 AI 帮你看懂那些复杂到头大的体检报告、准备就医问题清单、甚至规划饮食运动。
今天在讲Milvus的Attu之前，我们先来唠一段计算机行业的八卦。
OpenAI转身牵手AWS，苹果低头找谷歌续命，Meta开源翻车还内斗，马斯克直接把Macrohard挂上数据中心屋顶。2025年AI巨头们那些剪不断的纠葛。
想象一下，你正在训练一个未来的家庭机器人。你希望它能像人一样，轻松地叠好一件衬衫，整理杂乱的桌面，甚至系好一双鞋的鞋带。但最大的瓶颈是什么？不是算法，不是硬件，而是数据 —— 海量的、来自真实世界的、双手协同的、长程的、多模态的高质量数据。
2025 年，人工智能的发展重心正在发生一次根本性转移：从追求模型的规模，转向构建其理解与解决复杂现实问题的能力。在这一转型中，高质量数据正成为定义 AI 能力的新基石。作为人工智能数据服务的前沿探索者，数据堂深度参与并支撑着这场变革的每一个关键环节。本文将深入解读 2025 年 AI 五大技术趋势及其背后的数据需求变革。
在上一篇《全载录丨Xsignal 全球AI应用行业年度报告丨2025》中，我们俯瞰了全球AI从“震撼期”迈入“深水区”的宏观版图。如果说那是一张新大陆的地图，那么今天，我们将目光聚焦于这场变革的“风暴眼”——中国头部科技公司的战略棋局。
