从扭秧歌到跑半马：机器人离「iPhone时刻」还有多远？
从扭秧歌到跑半马：机器人离「iPhone时刻」还有多远？从春晚舞台上扭秧歌、转手绢，到稳健完整跑完半程马拉松…… 过去半年，一系列炫酷的表演，把人们对机器人的认知从想象拉进了现实。
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9721 点击 2025-06-17 17:08
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从春晚舞台上扭秧歌、转手绢，到稳健完整跑完半程马拉松…… 过去半年，一系列炫酷的表演，把人们对机器人的认知从想象拉进了现实。
6 月 17 日消息，尽管谷歌拥有庞大的云计算业务和大量人才，但在生成式人工智能竞赛中常常被视为处于劣势的一方。
6月16日，首都医科大学附属北京友谊医院（下简称“友谊医院”）与蚂蚁集团正式签署共建协议
LLM Ensemble（大语言模型集成）在近年来快速地获得了广泛关注。它指的是在下游任务推理阶段，综合考虑并利用多个大语言模型（每个模型都旨在处理用户查询），从而发挥它们各自的优势。大语言模型的广泛可得性，以及其开箱即用的特性和各个模型所具备的不同优势，极大地推动了 LLM Ensemble 领域的发展。
GUI智能体总是出错， 甚至是不可逆的错误。 即使是像GPT-4o这样的顶级多模态大模型，也会因为缺乏常识而在执行GUI任务时犯错。在它即将执行错误决策时，需要有人提醒它出错了。
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏，AI不仅掌握了游戏技巧，还培养出强大的跨领域推理能力，在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
由香港中文大学团队撰写的语音语言模型综述论文《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》已成功被 ACL 2025 主会议接收！这是该领域首个全面系统的综述，为语音 AI 的未来发展指明了方向。
美国国防部与OpenAI签订为期一年、价值2亿美元的合同，将采用其人工智能模型
随着大模型的不断发展，多模态数据处理成为了新的热点领域。多模态生成任务主要通过整合多种类型的数据，如文本、图像、音频等，实现不同模态之间的相互转换与生成。
深夜，沉寂已久的Kimi突然发布了新模型—— 开源代码模型Kimi-Dev，在SWE-bench Verified上以60.4%的成绩取得开源SOTA。
在苹果AI中国版一片静默之际，阿里出牌了。
在开源模型领域，DeepSeek 又带来了惊喜。
如果你也在用 Cursor 或者类似的 AI 编程神器，我敢打赌，你每个月的 AI 调用次数（Request）至少浪费了90%！
你有没有想过，那些每天花费数千美元、耗时数月的市场调研项目，竟然可以在几天内完成，成本还能降低81%？当我看到Outset这家仅有14名员工的旧金山创业公司刚刚完成1700万美元A轮融资时，我意识到一个存在了几十年的行业正在被彻底颠覆。
假作真时真亦假，无为有处有还无。
未来AI路线图曝光！谷歌发明了Transformer，但在路线图中承认：现有注意力机制无法实现「无限上下文」，这意味着下一代AI架构，必须「从头重写」。Transformer的时代，真的要终结了吗？在未来，谷歌到底有何打算？
国产推理大模型又有重磅选手。MiniMax开源MiniMax-M1，迅速引起热议。
HR部门的AI“军备竞赛”已经打响
当碳基生物还在为写文献综述，打开了一百个浏览器窗口时，隔壁AI已经卷起来了。（doge）
Anthropic 前两天发了一篇文章，重点讨论了他们是如何通过多智能体系统来构建 claude 的“深度研究功能”。
图像生成界的“大魔王”Midjourney也来卷视频生成了？！
5月15日晚，区瀚楠、陈睿轩走进了上海浦东的一栋民宿。 这里没有食物、没有智能手机、没有浏览器、没有APP，只有一台预装AI工具的联网电脑、一部非智能手机、一瓶饮用水和100元生存资金，他们将在这个封闭房间里依靠AI工具生存72小时。
CVPR 2025，自动驾驶传来重大进展： Scaling Law，首次在这条赛道被验证！
AI 角色扮演、AI 情感陪伴……更多 AI 交互方式的出现正在重新定义“社交”。
“蔚公子，DeepSeek核对两个Excel表格怎么做啊？”小伙伴上周问我。
AI迈入经验时代，2025 年 6 月 6 日，第七届北京智源大会在北京正式开幕，强化学习奠基人、2025年图灵奖得主、加拿大计算机科学家Richard S. Sutton以“欢迎来到经验时代”为题发表主旨演讲
上周六，我受邀参加了由 TGO 鲲鹏会 举办的全球科技领导力大会（GTLC），回到了熟悉的深圳，做了一场题为《MCP 的发展与未来》的分享。
我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木，经验丰富的人知道如何搭配使用，就能迅速解决问题
思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
