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每周产业洞察 | AI视听内容工业化:阶段性风口下的行业应对策略
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳东坝，是朝阳区推动影视制作基地建设的举措。由多方参与，首创郎园负责运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚60余家生态伙伴，首创郎园业务多地开花。
Coatue 最新报告：复盘 400 年、 30+ 次泡沫，我们离 AI 泡沫还很远
Coatue 最新报告否定‘AI 泡沫论’，结合市场与消费数据，表明 AI 拉动经济。复盘历史，推出‘泡沫评分标准’。反驳市场对 AI 的 8 大质疑，还指出谷歌转型成功，预计未来 AI 利润可观，给出投资原则与指标。
技术狂飙下的 AI Assistant，离真正的 Jarvis 还有几层窗户纸？
随着AI技术进入新阶段，LLM面临新天花板，市场呼唤从「会聊天」迈向「能行动」的下一代AI Assistant。文章从智能规划与调用等维度分析其发展挑战，介绍不同技术路径并分析优劣势。
OpenAI一个月跑4名高管！前COO离场，安全线几乎被一锅端
OpenAI近期人事变动频繁，前COO Brad Lightcap宣布离职，称想做新东西。近一个月内，伦理、未来学、安全系统主管也纷纷离开，安全线几乎被一锅端，同时还面临安全争议，最强模型Astra发布推迟。
你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
RSI离我们有多远？这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。
ICML 2026 ｜让大模型边想边说：这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题，提出Side - by - Side（SxS）Interleaved Reasoning，将‘何时披露内容’变为可学习决策，经实验验证效果良好。
告别Sora！从巅峰到黯然离场不到一年半，团队将转向物理AI
2026年3月24日，OpenAI宣布关闭视频生成应用Sora。Sora曾惊艳全球，但因合规麻烦、行业阻击、算力成本高、商业回报低等问题走向关停。团队将转向物理AI，聚焦世界模拟研究。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。