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从大数据到好猜想：如何用大模型做市场研究？

文章指出大模型重塑用户需求调研，并非按常规用AI获取和清洗数据，而是让模型扮演真实用户。以品牌分析社交媒体数据为例，探讨大数据局限，还介绍‘好猜想’标准，最后说明Atypica.AI能构建消费者智能体解决归纳问题。

面壁智能宣布完成新一轮数亿元融资，由深创投和汇川产投领投。今年一季度累计融资超10亿，其获“2026年度中国独角兽企业”称号。各方看好端侧AI，面壁以‘密度法则’构建技术生态，产品应用广泛。

清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。

华为发布专为昇腾端侧硬件打造的openPangu Embedded - 1B模型，仅10亿参数却性能卓越。它运用多阶段训练和优化，在权威基准表现亮眼，V1.1平均分较上月跃升超8%，还介绍了背后技术。

阿里 AIDC - AI 团队开源 7B 参数文生图模型 Ovis - Image，主打图中文字生成。它文本渲染能力强，在权威榜单成绩好，媲美 20B + 大模型，官方还提供使用方法，是设计类刚需模型。

本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。

近期 OpenAI 多款未发布新模型登场，一款疑是“伪装的 GPT - 5”，一款编程赛获第二。宣称在 IMO 获金牌的模型遭质疑，谷歌 DeepMind 同获金牌评价更好。OpenAI 前员工编程赛赢老东家模型。

量化投资结合AI成金融新趋势，但构建完整量化流程难题多。微软开源的Qlib平台是领军者，基于Python覆盖全流程，支持30+模型，数据引擎快，功能亮点多，安装方式多样。

苹果在WWDC开放本地语言模型API，让iPhone等有了“AI大脑”，但开发者面临模型运行慢问题。国产团队面壁智能发布MiniCPM 4.0，端侧处理长文本提速惊人，从多层面创新实现，还补上推理框架缺口。

加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。