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如何用 AI 做营销：问题不是如何提效，而是底层打法变了
Olivia Borsje 认为 AI 重构营销行业，从工作边界、内容产出和策略方面带来变化。她总结的「AI Playbook」梳理营销 10 个核心问题，对比传统与新做法，还给出各环节实用建议。
谷歌实验室推出了 Opal，一个用于创建 AI 迷你应用程序的可视化平台
谷歌实验室推出实验性无代码工具 Opal，可让用户通过自然语言和可视化编辑器创建 AI 小应用。它支持两种交互模式，开发完成后能分享链接。开发者关注其与微软产品竞争前景。
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」，是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上，智能体成主角，AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变，介绍智能体底层逻辑，涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等，还对比先前尝试，探讨智能体能力层次与未来发展。
「All in AI」的 Shopify，分享了他们的全员 AI 落地实践，全是干货
Shopify 三个月前决定「All in AI」，副总裁 Thawar 分享公司引入 AI 的策略、提升效果与三个「反直觉」见解。如全员无差别用 AI、让 AI 展示思考过程、重视新手等，还给出多个工作流案例。
Google AI搜索革命的代价：网站流量暴跌一半，内容创作者哭了
皮尤研究中心报告显示，Google的AI概览功能使网站点击率狂跌近50%，其扩张速度惊人。用户看到AI概览后倾向直接结束搜索，内容创作者流量和收入锐减。Google回应称研究数据有问题，且AI还存在幻觉隐患。
关于机器人数据，强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加，所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高，研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合，认为鱼和熊掌不可兼得，替代数据有局限。
强化学习的两个「大坑」，终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式，难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架，分别解决推理延迟和动作缺失问题，还可结合使用，对关键领域意义重大。
上海交大/上海AI Lab翟广涛：当评测不再重要，AGI就实现了
上海交通大学教授翟广涛认为完美的AI评测体系等同于通用人工智能。当下评测体系存在数据污染、原子化能力评测局限等问题，他主张回归‘以人为本’，团队提出相关框架和技术路径，目标是训评一体。
彻底改写Transformer！「能量驱动架构」横空出世，通用推理时代要来了？
UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer（EBT）」架构，打破「前馈即推理」旧范式，以能量最小化模拟人类思维，训练更高效、推理更精准，在多方面超越传统Transformer。
DeepSeek R2没来，Kimi K2来了，VLLM，SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型，采用混合专家架构，总参数量达1万亿。其有多项技术创新，在多个基准测试表现突出。发布两版本，用修改版MIT协议开源，vLLM、SGlang首发支持，已上线多服务。