近年来，视频大语言模型在理解动态视觉信息方面展现出强大能力，成为处理真实世界多模态数据的重要基础模型。然而，它们在真实性、安全性、公平性、鲁棒性和隐私保护等方面仍面临严峻挑战。
近期，强化学习（RL）技术在提升语言模型的推理能力方面取得了显著成效。
近日，中山大学博士生李孟燃和中国科学院香港创新研究院臧泽林博士及合作者打造出一种名为 CHMR 的 AI 系统，堪比一位拥有细胞之眼的 AI 化学家，能让药物研发变得更精准和更安全。
没想到一个低调霸榜了全球最权威SQL榜单超过两个月的国产AI，这一次选择了高调开源。如此反差剧情的主角正是蚂蚁数科，在第二届CCF中国数据大会上，它正式宣布：开源旗下数据智能体关键技术——Agentar-SQL系列。
近日，由美国伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校 Huimin Zhao 教授和南京师范大学教授崔海洋等人共同研发出一种名为 EZSpecificity 的 AI 工具，成功给酶装上了智能识别系统，能以前所未有的准确度预测酶和底物之间的匹配关系，相关论文发表于 Nature。
“人工智能要发展到下一个台阶，一定要突破两座大山。第一座大山是Transformer，第二座大山是反向传播算法。”在大模型规模不断拔高、算力与数据卷到极致的当下，RockAI创始人刘凡平提出了一个与主流共识截然不同的判断。
在深入技术细节之前，我们先用一张漫画来直观理解 COIDO (Coupled Importance-Diversity Optimization) 解决的核心问题与方案：正如钟离在漫画中所言，面对海量视觉指令数据的选择任务，传统方法需要遍历全部数据才能进行筛选造成大量「磨损」（高昂计算成本）。同时在面对数据重要性和多样性问题时，传统方法往往顾此失彼。
前几天，AI 推理服务供应商 OpenRouter 发布了一份报告《State of AI》，基于平台上 60 多家提供商的 300 多个模型，100 万亿个 token 的交互数据，对 LLM 的实际应用情况进行了分析。报告中，提到了一个「灰姑娘水晶鞋效应」，特别有意思。研究者在分析用户留用数据时发现一个现象：AI 模型发布第一个月进来的用户，往往比后来进来的用户留存率更高。
实现通用机器人的类人灵巧操作能力，是机器人学领域长期以来的核心挑战之一。近年来，视觉 - 语言 - 动作 (Vision-Language-Action，VLA) 模型在机器人技能学习方面展现出显著潜力，但其发展受制于一个根本性瓶颈：高质量操作数据的获取。
本文为Milvus Week系列第7篇，该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。
