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本文为Milvus Week系列第一篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY1内容划重点：
为什么 AI 让小众市场突然变得值钱了！Ben 提出了一个非常关键的洞察：软件革命催生了 6500 亿美元的软件市场，但 AI 是第一个真正能够自动化劳动力的技术，这意味着我们现在面对的是一个 10 万亿美元的劳动力市场，仅在美国就有这么大的规模。到目前为止，只有 0.2% 的劳动力市场被自动化了。这个数字让我震惊，因为它意味着我们还处在这场革命的最初阶段，99.8% 的机会还在等待被发掘。
在当前的情感计算研究中，存在一个显著的“断层”：我们拥有越来越精准的情感识别算法（输入端），也有了逼真的语音和面部生成技术（输出端），但连接这两端的“中间层”却鲜有人问津。机器能识别出你在愤怒，也能模拟出抱歉的语气，但它真的理解愤怒的起因吗？它能基于这种理解去调整后续的决策逻辑吗？
硬氪获悉，北京他山科技有限公司（以下简称“他山科技”）在一个季度内密集完成A3轮与A4轮融资，两轮融资总额约数亿元。我们总结了最新两轮融资信息和该公司几大亮点：
智东西11月28日报道，刚刚，快手开源其新一代旗舰多模态大模型Keye-VL-671B-A37B。该模型基于DeepSeek-V3-Terminus打造，拥有6710亿个参数，在保持基础模型通用能力的前提下，对视觉感知、跨模态对齐与复杂推理链路进行了升级，实现了较强的多模态理解和复杂推理能力。
近日，微博发布了首个开源模型 VibeThinker，它以15亿的微小参数 与7800美元的极低成本，在国际顶级数学测试中获得相对高分，刷新智能极限。这一结果，无异于以轻巧之姿，刺向了“规模即智能”的行业铁律。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，机器人的「幻觉」却先来了？在需要几十步操作的长序列任务中，现有的VLA模型经常「假装在干活」，误以为任务完成。针对这一痛点，北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习，配合几何探索与长程记忆，在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。
整个 2025年，至少两款以二次元为目标用户群、产品形态类似数字手办的 AI 桌面陪伴硬件在海外取得了不错的众筹成绩：「CODE27 Character Livehouse」于 4月在 Kickstarter 开启众筹，最终获得 3500 人支持，众筹金额超过 180 万美元；
“星巴克内部正在计划，希望在三年内为所有员工配备一个‘数字员工助手’，可能不止一个。有了这样的助手，我们会有更多的时间思考和创新，这些是 AI 永远也给不了的。”
正值AlphaFold问世五周年，其设计者、也是凭借AlphaFold获得诺贝尔化学奖的John Jumper公开表示：AlphaFold的下一步是与大模型融合。不过具体方法并没有透露，或许已有所思路，甚至已经在进程之中。