在人工智能的諸多賽道中，空間AI（SpatialAI）一直被視作未來最具潛力的方向之一。無論是機(jī)器人、自動(dòng)駕駛，還是ARVR設(shè)備，都需要機(jī)器具備對(duì)三維世界的感知與理解能力。然而，困擾行業(yè)多年的核心問題是：我們生活在3D世界里，但大部分可獲取的數(shù)據(jù)，卻被壓縮在了二維視頻中。如何把這些“扁平”的視頻重新還原成真實(shí)的三維場(chǎng)景？這是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界長(zhǎng)久以來的難題。就在2025年9月，NVIDIA正式開源了ViPE（VideoPoseEngine）——...

過去兩年，大模型領(lǐng)域的變化快到讓人應(yīng)接不暇。幾乎每隔一周，社區(qū)就會(huì)迎來一個(gè)“新明星”。這一次，讓圈子里沸騰的不是谷歌，也不是OpenAI，而是阿里巴巴quietly推出的Qwen3Next。沒有鋪天蓋地的營銷，沒有大張旗鼓的發(fā)布會(huì)，它只是安安靜靜地掛在HuggingFace上，卻憑借更高效的訓(xùn)練與推理、極具突破性的稀疏激活機(jī)制，以及媲美頂尖模型的表現(xiàn)，引起了全球開發(fā)者和研究者的關(guān)注。那么，Qwen3Next到底特別在哪？為什么很多人說...

1.GraniteDocling到底解決了什么問題？企業(yè)處理文檔時(shí)常見的三個(gè)痛點(diǎn)：結(jié)構(gòu)丟失：OCR轉(zhuǎn)Markdown時(shí)，表格、公式、代碼常常變成一堆“散裝文本”。多模型拼接：要同時(shí)識(shí)別表格、代碼和公式，往往需要調(diào)用多個(gè)小模型，部署復(fù)雜、成本高。結(jié)果不可控：一些輕量模型容易“抽風(fēng)”，比如陷入無限循環(huán)輸出、重復(fù)token，完全無法上線使用。GraniteDocling的突破在于：它能直接輸出DocTags——一種由IBM設(shè)計(jì)的文檔結(jié)構(gòu)標(biāo)記語言，完整保留...

在過去兩年，谷歌不斷把“更強(qiáng)的智能”塞進(jìn)我們熟悉的產(chǎn)品里：從Search到Android，從Docs到Y(jié)ouTube，甚至是開發(fā)者工具鏈。當(dāng)我們還在適應(yīng)Gemini1和Gemini2的節(jié)奏時(shí)，Gemini3已經(jīng)“跳級(jí)式”地站在了更高的位置。這一次，你不再需要堆指令、不再依賴反復(fù)prompt、不再糾結(jié)改寫措辭。在Gemini3面前，即使是一個(gè)模糊的概念，它也能給你一個(gè)完整的解決方案；一段家庭視頻也能被拆成關(guān)鍵動(dòng)作建議；一篇論文也能被解釋、可視化，并附帶...

就在剛剛，馬斯克的Grok4.1，毫無預(yù)兆地來了。在AI圈，Grok一直是個(gè)“異類”。當(dāng)其他模型在追求“絕對(duì)正確”和“絕對(duì)安全”時(shí)，它總帶著點(diǎn)叛逆和幽默，像個(gè)不好惹的“刺頭”。但就在今天，xAI宣布Grok4.1已經(jīng)全面推送給grok.com、??（推特）以及移動(dòng)端App用戶。本以為這又是一次常規(guī)的“智商”刷分，但仔細(xì)看完官方發(fā)布的報(bào)告，實(shí)際并不簡(jiǎn)單。Grok4.1這次，不僅在LMArena盲測(cè)中“屠榜”登頂，它最大的進(jìn)化，居然是學(xué)會(huì)了“情感...

當(dāng)下大家談?wù)摯竽Ｐ停嚓P(guān)注點(diǎn)還停留在文本和多模態(tài)。但在語音領(lǐng)域，真正能兼顧理解和生成的通用模型卻鳳毛麟角。最近，小米MiMo團(tuán)隊(duì)帶來了一個(gè)重量級(jí)新品——MiMoAudio，一個(gè)參數(shù)量高達(dá)70億的音頻語言大模型。它的特別之處在于：不僅能“聽懂”語音，還能像GPT一樣做“下一步預(yù)測(cè)”，實(shí)現(xiàn)跨語種語音翻譯、聲音風(fēng)格轉(zhuǎn)換、語音續(xù)寫等復(fù)雜任務(wù)。更讓人驚訝的是，MiMoAudio的訓(xùn)練規(guī)模突破了1億小時(shí)音頻，相當(dāng)于一個(gè)人連續(xù)聽1.1萬...

最近兩年，隨著大語言模型（LLM）的能力突飛猛進(jìn)，它們不僅是出色的“創(chuàng)作者”，還搖身一變成了高高在上的“考官”或“裁判”。這個(gè)角色有個(gè)響亮的名字——LLMasaJudge(LAJ)，也就是“大模型即裁判”。如果你正在進(jìn)行RAG系統(tǒng)的優(yōu)化、多輪對(duì)話機(jī)器人的效果評(píng)估，或者純粹想給你的模型找個(gè)高效、便宜的“評(píng)分員”，你可能已經(jīng)用上，或正在考慮使用LLMasaJudge。畢竟，相比昂貴又耗時(shí)的人工標(biāo)注，讓一個(gè)強(qiáng)大的模型來打分，聽起來就...

你是否曾對(duì)大模型感到困惑？它時(shí)而像個(gè)無所不知的“神”，能對(duì)答如流；時(shí)而又像個(gè)記憶力不佳的“傻瓜”，胡編亂造，甚至連企業(yè)內(nèi)部的文檔都查不明白。這一切問題的根源，都指向一個(gè)核心技術(shù)——RAG（檢索增強(qiáng)生成）。然而，今天我們要探討的，不是那個(gè)簡(jiǎn)單的“記憶增強(qiáng)器”，而是它的終極形態(tài)：一個(gè)能像人類分析師一樣，具備理解、規(guī)劃、糾錯(cuò)、推理能力的高級(jí)系統(tǒng)——智能體RAG（AgenticRAG）。一、告別“記憶力差”的尷尬，洞...

你有沒有遇到過這樣的場(chǎng)景：需要為一款游戲、視頻或者語音助手快速生成多語言的語音內(nèi)容，但找不到既自然又靈活的合成工具？或者，想讓語音聽起來更有感情，卻發(fā)現(xiàn)市面上的產(chǎn)品要么閉源、要么價(jià)格高昂？ResembleAI最近發(fā)布的ChatterboxMultilingual，或許正是這種需求的解法。它是一款開源的、多語言零樣本文本轉(zhuǎn)語音（TTS）模型，支持23種語言，還能控制語氣、強(qiáng)度，并且默認(rèn)加入了神經(jīng)水印，保障合成語音的可追溯性。更重要的...

過去幾年，我們見證了一個(gè)趨勢(shì)——無論是企業(yè)部署AI，還是研究機(jī)構(gòu)訓(xùn)練大模型，大家都在拼命“微調(diào)”。但問題是：微調(diào)成本太高、周期太長(zhǎng)，還容易過擬合。那有沒有一種方法，讓模型在不改動(dòng)參數(shù)的情況下，依然能“變聰明”？最近，來自斯坦福大學(xué)、UCBerkeley和SambaNovaSystems的研究團(tuán)隊(duì)，提出了一個(gè)顛覆性方案——AgenticContextEngineering（ACE）。它讓模型的成長(zhǎng)，不再靠重新訓(xùn)練，而是靠上下文自我進(jìn)化。這不是又一個(gè)Pro...

如果有一天，一個(gè)語言智能體（LanguageAgent）能不依賴任何獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制、沒有人工示范，就能通過“自己探索的結(jié)果”學(xué)得比模仿學(xué)習(xí)還好——這是不是有點(diǎn)像人類的“頓悟”？MetaSuperintelligenceLabs最近發(fā)布的新研究《EarlyExperience》（早期經(jīng)驗(yàn)）正是這樣一種讓智能體“自我成長(zhǎng)”的新方法。它在沒有獎(jiǎng)勵(lì)、沒有強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）主循環(huán)、甚至不依賴大規(guī)模人類示范的前提下，依然在8個(gè)任務(wù)環(huán)境中全面超越模仿學(xué)習(xí)（IL）。這不是魔...

當(dāng)我們談?wù)?ldquo;AI代理（AIAgent）”時(shí)，很多人想到的是能幫你寫文檔、總結(jié)網(wǎng)頁、生成報(bào)告的智能助手。但有一個(gè)問題一直沒被真正解決——它們都“看得懂”網(wǎng)頁，卻“點(diǎn)不了”網(wǎng)頁。而就在本周，GoogleAI給出了解法：推出全新的Gemini2.5ComputerUse（電腦操作版），一個(gè)能在瀏覽器中真實(shí)執(zhí)行點(diǎn)擊、輸入、拖拽等交互操作的模型。這意味著，AI不再只是讀懂網(wǎng)頁，而是能像一個(gè)“虛擬助手”那樣，親自替你完成操作流程。一、從“會(huì)看”...

在當(dāng)今的人工智能浪潮里，大模型似乎越來越趨向于“巨無霸”。從GPT4到Gemini，從Claude到Llama，模型規(guī)模越來越大，參數(shù)動(dòng)輒數(shù)百億甚至上千億。但在熱鬧的背后，有一個(gè)不容忽視的現(xiàn)實(shí)：這些模型大多偏向英語和少數(shù)幾種主流語言。對(duì)于拉脫維亞語、立陶宛語、冰島語、斯洛文尼亞語這樣的“小語種”而言，即便是號(hào)稱多語言的開源大模型，在實(shí)際應(yīng)用中也會(huì)表現(xiàn)不佳——語法錯(cuò)誤、表達(dá)生硬、甚至完全無法理解。而就在2025年9月，來...

在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，很多人會(huì)問：如何從零開始，構(gòu)建一個(gè)真正可用的NLP流水線？常見的教程往往只聚焦于某一個(gè)環(huán)節(jié)，比如“訓(xùn)練一個(gè)Word2Vec模型”或者“跑一次LDA主題建模”。但在真實(shí)項(xiàng)目中，往往需要一個(gè)系統(tǒng)性的流程：從原始文本→預(yù)處理→特征建?！嗨贫确治觥Z義搜索→可視化。今天分享的就是這樣一個(gè)完整的端到端NLP流水線，基于Gensim構(gòu)建，并且包含：文本預(yù)處理與語料構(gòu)建Word2Vec詞向量建模與相似度分析LDA...

一、為什么說“大模型之間的交流”成了性能瓶頸？當(dāng)今AI系統(tǒng)越來越復(fù)雜，一個(gè)任務(wù)往往不是單個(gè)模型完成的，而是多個(gè)模型協(xié)作完成：一個(gè)負(fù)責(zé)理解問題，另一個(gè)生成答案，還有的專門做代碼執(zhí)行或圖像解析。問題是——這些模型之間該怎么“對(duì)話”？目前主流做法是通過文字（Token）通信。比如：模型A寫出一句解釋性文字；模型B讀入這句話作為上下文，再推理生成輸出?？此坪侠?，但背后存在三個(gè)嚴(yán)重問題：語義丟失嚴(yán)重：模型內(nèi)部的高...

你有沒有問過AI：“你到底在想什么？”或者，當(dāng)它給出一個(gè)離譜的答案后，你追問：“你剛才是怎么想的？”通常，AI會(huì)給出一個(gè)聽起來很合理的“事后解釋”。但我們心里都清楚，它大概率是在“演”——它只是在模仿訓(xùn)練數(shù)據(jù)里人類“解釋自己想法”的說話方式，而不是真的在回顧自己剛才的“思考過程”。畢竟，大模型只是一個(gè)龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一堆數(shù)字（權(quán)重）而已，哪來的“自我意識(shí)”和“反思”呢？一直以來，這就是AI圈的共識(shí)。...

在AI世界里，“看懂文字”這件事，遠(yuǎn)比我們想象的要復(fù)雜。過去的OCR（光學(xué)字符識(shí)別）只是從圖片里“摳字”，如今的它，早已升級(jí)成了能理解結(jié)構(gòu)、提取表格、識(shí)別手寫體、甚至直接喂給大模型的“文檔智能系統(tǒng)”。2025年，OCR不再只是工具，而是整個(gè)AI流程的入口。無論是企業(yè)做合同識(shí)別、金融機(jī)構(gòu)做票據(jù)自動(dòng)化，還是RAG系統(tǒng)要從PDF中抽取知識(shí)，OCR都是那道繞不開的關(guān)口。在眾多廠商中，目前能覆蓋主流生產(chǎn)級(jí)場(chǎng)景的六大系統(tǒng)幾乎構(gòu)成...

一、從“大模型焦慮”到“小模型復(fù)興”過去一年，AI世界充滿了一種“越大越好”的錯(cuò)覺。百億、千億參數(shù)層出不窮，似乎只有“模型巨獸”才能掌控多模態(tài)、長(zhǎng)上下文和推理能力。但阿里巴巴Qwen團(tuán)隊(duì)又一次打破了這個(gè)規(guī)律——他們最新推出的Qwen3VL4B8B（InstructThinking）模型，證明了“小也能強(qiáng)”。在保持256K→1M超長(zhǎng)上下文和完整多模態(tài)能力的同時(shí)，它竟能在低顯存設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行，并提供了FP8量化權(quán)重，真正讓多模態(tài)AI走向“可...

過去三年，銀行業(yè)對(duì)人工智能的態(tài)度經(jīng)歷了三個(gè)階段：觀望→試點(diǎn)→全面落地。從最初的FAQ聊天機(jī)器人，到現(xiàn)在的智能風(fēng)控、數(shù)字理財(cái)顧問，AI已經(jīng)不再是“錦上添花”，而是生死攸關(guān)的競(jìng)爭(zhēng)力。尤其是進(jìn)入2026年，行業(yè)內(nèi)一個(gè)新共識(shí)逐漸形成：以人為本的AIAgent，將是銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分水嶺。它不只是效率工具，更是客戶體驗(yàn)、合規(guī)治理、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的核心引擎。那么，未來兩三年，AI會(huì)如何徹底改變銀行業(yè)？我梳理了10大趨勢(shì)，它們幾乎覆...

在這個(gè)“模型越大越好”的時(shí)代，螞蟻集團(tuán)卻走出了一條反向思路——讓模型變得更聰明，而不是更臃腫。最近，螞蟻集團(tuán)的InclusionAI團(tuán)隊(duì)正式發(fā)布了Ling2.0系列模型——一個(gè)以“推理優(yōu)先（ReasoningFirst）”為核心設(shè)計(jì)理念的稀疏MoE（MixtureofExperts）語言模型家族。它最大的特點(diǎn)是：參數(shù)總量可以從160億一路擴(kuò)展到1萬億，但每個(gè)Token的計(jì)算量幾乎不變。聽起來有點(diǎn)像魔法？但這其實(shí)是一套非常系統(tǒng)的工程哲學(xué)：每一次激活（Activ...