
《全载录丨Xsignal 全球AI应用行业年度报告丨2025》丨Xsignal深度文章(在新窗口打开)
在生成式AI(GenAI)的推动下,2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫,而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛,AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验,让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。
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分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。

在生成式AI(GenAI)的推动下,2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫,而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛,AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验,让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。

Agent 的状态数据分两种:会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。

将多模态数据纳入到RAG,甚至Agent框架,是目前LLM应用领域最火热的主题之一,针对多模态数据最自然的召回方式,便是向量检索。

刚刚,由SciMaster团队推出的AI机器学习专家ML-Master 2.0,基于国产开源大模型DeepSeek,在OpenAI权威基准测试MLE-bench中一举击败Google、Meta、微软等国际顶流,刷新全球SOTA,再次登顶!目前该功能已在SciMaster线上平台开放waiting list,欢迎申请体验。

英伟达让AI仅靠「看直播」就学会了通用游戏操作。虚拟世界已成为物理智能的黑客帝国,看4万小时直播学会几乎所有游戏!

Epoch AI年终大盘点来了!出乎意料的是,AI没有停滞,反而变快了。

智谱作为「大模型第一股」赴港上市前夕,直接掏出了旗舰模型GLM-4.7并开源!

近年来,大语言模型的能力突飞猛进,但随之而来的却是愈发棘手的双重用途风险(dual-use risks)。当模型在海量公开互联网数据中学习时,它不仅掌握语言与推理能力,也不可避免地接触到 CBRN(化学、生物、放射、核)危险制造、软件漏洞利用等高敏感度、潜在危险的知识领域。

热门LoRA首次内置,控光换镜头实测可用。

视频生成模型总是「记性不好」?生成几秒钟后物体就变形、背景就穿帮?北大、中大等机构联合发布EgoLCD,借鉴人类「长短时记忆」机制,首创稀疏KV缓存+LoRA动态适应架构,彻底解决长视频「内容漂移」难题,在EgoVid-5M基准上刷新SOTA!让AI像人一样拥有连贯的第一人称视角记忆。

在代码大模型(Code LLMs)的预训练中,行业内长期存在一种惯性思维,即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据,主要关注数据总量的堆叠。然而,现代软件开发本质上是多语言混合的,不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。

多模态大语言模型(MLLMs)已成为AI视觉理解的核心引擎,但其在真实世界视觉退化(模糊、噪声、遮挡等)下的性能崩溃,始终是制约产业落地的致命瓶颈。

你是否曾被AI视频生成的不连贯性所困扰?

还记得几个月前那个能随着音乐节拍自然舞动的 KlingAvatar 数字人吗?现在,它迎来了史诗级进化!

今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮(Semantic Highlight)。

在迈向通用人工智能的道路上,我们一直在思考一个问题:现有的 Image Editing Agent,真的「懂」修图吗?

今天,我又要来得罪人了。 甚至可以说,这篇文章发出来,可能会直接断了很多人的财路。

在国内,懂技术 —— 尤其是 AI 技术的年轻人,真的不缺崭露头角的机会。

视频生成领域的「DeepSeek时刻」来了!清华开源TurboDiffusion,将AI视频生成从「分钟级」硬生生拉进「秒级」实时时代,单卡200倍加速让普通显卡也能跑出大片!

为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口,却在计费上让长文本显著更贵?
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