随着大模型的崛起，AI编程领域正在发生翻天覆地的变化。各种编程大模型、编程工具涌现，通过自动补全代码、自动 debug 等实用的功能为开发者的日常工作提供极大便利，并在一定程度上提升了开发效率。
在大模型狂飙的时代，AI 创业被裹挟进一种“技术正统性”的焦虑：要不要训练模型？有没有算力资源？底层自研是不是护城河？但 Yiran，一位本科学钢琴、靠一段自动发邮件脚本开启创业旅程的 00 后女性创业者，选择了另一种路径——她不训练模型，不押技术论文，而是把 AI 做成一个真正能“成事”的销售助理。
今年最火的视频 AI 视频模型 Veo3 ，最近又迎来更新，能让图片开口说话了。Google CEO Sundar Pichai 发 X 说，自从五月 Google 开发者大会以来，用户已经使用 Veo 3 创建了超过 4000 万的视频。
近年来，多模态大模型（MLLMs）发展迅猛，从看图说话到视频理解，似乎无所不能。
华南理工大学计算机学院AI安全团队长期深耕于人工智能安全，近期联合约翰霍普金斯大学和加州大学圣地亚戈分校聚焦于联邦学习中防范恶意投毒攻击，产出工作连续发表于AI顶刊TPAMI 2025和网络安全顶刊TIFS 2025。
最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
随着 OpenAI 推出 GPT-4o 的图像生成功能，AI 生图能力被拉上了一个新的高度，但你有没有想过，这光鲜亮丽的背后也隐藏着严峻的安全挑战：如何区分生成图像和真实图像？
「停止研究 RL 吧，研究者更应该将精力投入到产品开发中，真正推动人工智能大规模发展的关键技术是互联网，而不是像 Transformer 这样的模型架构。」
本文介绍并开发了一种自回归生成多视图图像的方法 MVAR 。其目的是确保在生成当前视图的过程中，模型能够从所有先前的视图中提取有效的引导信息，从而增强多视图的一致性。
97年创始人宋亚宸创立3D大模型公司VAST，已完成三轮数亿元融资，估值业界最高。公司50人团队年收入700万美元，Tripo产品生成模型量达3000万个，用户超300万。未用OKR/KPI管理，靠独特文化（如季度调薪、淡化优先级、兴趣包容）激发效率。战略从C端转向服务PGC用户推出Tripo Studio，月收60万美元。
