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410份Demo，00后把AI应用推进了"深水区"

魔搭社区与Datawhale携手，11所高校、5600+开发者参与AI应用实验。410份初赛Demo中224支战队入围复赛。作品呈现从通用助手到深水区工具等趋势，还有陪跑环节助力从Demo到真产品。

Luma AI推出全新图像模型Uni - 1，对标谷歌Nano Banana Pro和GPT Image 1.5。它是统一图像理解与生成模型，多项评测表现出色。背后是不到15人的华人团队，由DDIM之父和CVPR最佳论文作者带队。

AI科技评论独家获悉，通用具身智能机器人企业极佳视界完成近10亿元Pre - B轮融资，覆盖产业与财务机构等。融资用于研发，公司产品丰富，团队实力强，具身基模有突破。

硅谷小伙Michael上门安装开源软件OpenClaw年入百万，国内也有不少人靠此赚钱。但OpenClaw不包含语言模型，运行需接入外部模型付费，还有心跳机制烧钱，且存在隐私安全风险。

大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。

2025 年是 Agent 元年，语言等模型迭代催生应用新机会。「特工宇宙」与观猹团队合作推出 2025 AI 应用榜单，关注用户体验，列出如 Aivilization、Ima.copilot 等 10 个华人团队的 AI Native 产品。

目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。

在高价值私有场景，主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案，无需检索、固定底座、单Token、即插即用，实验显示效果佳，也指出跨域组合等局限。

当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。

传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。