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来自硅谷一线 AI 创业者的数据：95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能，而是因为围绕它们搭建的脚手架，上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品，但实际上他们构建的是上下文选择系统。」
真正的科研利器诞生了！Claude生命科学版出世，搭载最强Claude Sonnet 4.5，实验基准碾压人类。不论是统计代码编写，还是文献总结，AI数小时搞定数月课题。
大语言模型（LLM）不仅在推动通用自然语言处理方面发挥了关键作用，更重要的是，它们已成为支撑多种下游应用如推荐、分类和检索的核心引擎。尽管 LLM 具有广泛的适用性，但在下游任务中高效部署仍面临重大挑战。
不再依赖人工设计，让模型真正学会管理记忆。
AI 会写字吗？在写字机器人衍生换代的今天，你或许并不觉得 AI 写字有多么困难。
AI视频领域杀疯了！ 发布Vidu Q2图生视频不到2周，Vidu又又又更新了，而且直接甩出三张王牌。 首先是AI创作者们等待良久的Vidu Q2参考生功能终于要正式发布了。此外，Vidu视频延长功能一来就亮绝杀，最高可延长至五分钟。
今天，网络文学行业面临着一个根本性问题：对于文学创作，AI 未来究竟是创作者，还是工具？10 月 16 日，在武汉光谷举行的 2025 阅文创作大会上，成立十周年的阅文给出了一个清晰而审慎的答案。会上，阅文密集发布了三款 AI 应用：「妙笔通鉴」、「版权助手」和「漫剧助手」。
随着大型语言模型（LLM）朝着通用能力迈进，并以通用人工智能（AGI）为最终目标，测试其生成问题的能力也正变得越来越重要。尤其是在将 LLM 应用于高级编程任务时，因为未来 LLM 编程能力的发展和经济整合将需要大量的验证工作。
多模态大模型在根据静态截图生成网页代码（Image-to-Code）方面已展现出不俗能力，这让许多人对AI自动化前端开发充满期待。
在机器人学习领域，提升基于生成式模型的控制策略（Policy）的性能通常意味着投入巨额成本进行额外的数据采集和模型训练，这极大地限制了机器人能力的快速迭代与升级。面对模型性能的瓶颈，如何在不增加训练负担的情况下，进一步挖掘并增强现有策略的潜力？