今年苹果在 AI 上宣布的诸多所谓新功能，例如实时翻译、快捷指令等，并无太多革命性；至于视觉智能 (visual intelligence)，不仅功能落后 Google Lens 六七年，交互体验上也远未达到一众 Android 友商的内置 AI/Agent 产品在 2025 上半年水平。
大模型的落地能力，核心在于性能的稳定输出，而性能稳定的底层支撑，是强大的算力集群。其中，构建万卡级算力集群，已成为全球公认的顶尖技术挑战。
为什么语言模型很成功，视频模型还是那么弱？
给大模型当老师，让它一步步按你的想法做数据分析，有多难？
大模型目前的主导地位只是暂时的，在未来五年甚至十年内都不会是技术前沿。 这是新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton对未来的最新预测。
王劲，香港大学计算机系二年级博士生，导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等，有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。
AI大模型正在医疗服务行业中扎根。 “我们医院在科研平台上已经接入使用了DeepSeek。”北京某三甲医院相关负责人对光锥智能说道，“形式类似于AI助理，能提供科研政策问答、查询、常用文件下载等功能。”
大模型≠随机鹦鹉！Nature子刊最新研究证明： 大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。
知识库成为大模型落地的热门场景，现实中却走入了 “技术炫酷却用不起来” 的窘境。
让推理模型针对风险指令生成了安全输出，表象下藏着认知危机： 即使生成合规答案，超60%的案例中模型并未真正理解风险。
