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2025年如何学AI？如何用好AI？
文章围绕2025年学AI、用AI展开，作者黄益贺分享问答，涵盖学习指引、工具使用、产品赛道选择等多方面内容，如建议新手边用边学，对比不同工具功能，还分析了各模型和工具的特点与适用场景。
马斯克开源新模型：能实时抓取社交平台数据，20万块H100训练
马斯克旗下xAI开源去年最佳模型Grok - 2.5，6个月内还将开源旗舰模型Grok 3。Grok - 2.5可实时抓取社交平台X数据，用超20万块H100训练，性能超GPT - 4o等，应用场景广泛。
一文看懂“存算一体”
文章介绍存算一体概念，它因传统冯·诺伊曼架构在数据爆炸、AI崛起下暴露“存储墙”“功耗墙”问题而提出。阐述其发展历程、技术路线、存储介质、应用场景，也指出技术、生态、市场方面挑战，前景潜力大。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
4D空间智能：AI如何一步步「看懂」时空结构？一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化，构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域，提出按建构深度分五层的新视角，展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？【文末抽现金红包】
文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源，结合Meta GR、快手OneRec实例，指出其有提升但非万能，不同团队应按需选择，还提及可能带来架构革新。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。
前百川智能联创焦可新创业公司曝光，新项目已上线 App Store
前百川智能联创焦可新创业公司曝光，其推出的AI语音产品“来福”已上线App Store。该产品定位AI语音电台应用，探索声音交互场景，目前仅邀测。国内大厂未推专注AI播客独立产品。