几百年前开普勒通过观测数据，总结出了行星运动的规律，例如行星沿椭圆轨道运行，这让他能精确预测行星未来的位置。这就像今天的基础模型，通过学习海量数据，可以很好地进行序列预测（比如接下一句话）。
在用 AI 做数据分析的时候，你有没有遇到过这样的场景？
ShowMeAI 参与了腾讯新闻热问年中《DeepSeek半年之后》专题策划，回顾上半年 AI 发展以及对多个行业的影响。
测试结果显示，分析水平有点飘忽不定。
习以为常的语音输入功能，焕发第二春？
WebAgent 续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》中
收入正在成为衡量竞争力的新门槛 最近，数据机构CB Insights 发布了一份备受关注的榜单：“全球营收最高的20家 AI Agent 初创公司”。
在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏（Dataset Distillation,DD）方法能够通过使用更少的数据，达到接近完整数据的训练效果，提升模型训练效率，降低训练成本。
字节跳动在 Trae IDE（Visual Studio Code 的分支）中发现的令人担忧的性能和隐私问题。主要发现包括：资源消耗过高（33 个进程 vs. VSCode 中为 9 个进程）、无论用户如何设置，遥测数据都会持续传输，以及令人担忧的社区管理实践。
如今的具身智能，早已爆红AI圈。数据瓶颈、难以多场景泛化等难题，一直困扰着业界的玩家们。就在WAIC上，全新具身智能平台「悟能」登场了。它以世界模型为引擎，能为机器人提供强大感知、导航、多模态交互能力。
