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当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
在生成式 AI 时代，全球数据总量正以惊人速度增长，据 IDC 预测，2025 年将突破 180ZB，其中 80% 为非结构化内容，传统数据分析在应对多模态信息和打破结构化数据技术壁垒方面尽显乏力，“人工找数 + 手动分析” 的模式严重抑制甚至沉没了数据价值。
Artificial Analysis 最近发布了《State of AI: China Q2 2025 Highlights Report》（2025年Q2 中国人工智能现状分析报告），聚焦中国 AI 发展现状。
之前在X上看到过一个新加坡版的DeepSeek，叫Agnes AI，主打一站式Agent空间。 但当时我自己搞产品焦头烂额的，随手点开看了看，就放下了。 后来在Product Hunt上又看到这款产品，以及各种海外平台时而刷到。
近年来，大语言模型（LLM）已展现出卓越的通用能力，但其核心仍是静态的。面对日新月异的任务、知识领域和交互环境，模型无法实时调整其内部参数，这一根本性瓶颈日益凸显。
在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
老黄看好机器人，还真不是嘴上说说！ 这不，就在正在举办的SIGGRAPH（计算机图形学）大会上，英伟达为机器人带来了全新升级的Cosmos世界模型。
从上周开始，我们就开始看到一些关于苹果在人工智能领域的长期规划开始浮出水面：从名为 AKI、力求在 iPhone 端侧打造「类 ChatGPT 搜索体验」的答案引擎，到本周目标指向 AI Agent 能力的「新 Siri」概念爆出。无数消息都指向了一个目标：「重生」。
想知道全球各大企业对大模型是如何使用的大模型的，今年和去年有哪些不同，请看Artificial Analysis发布的2025年第一季度AI应用报告，把握AI发展的潮流趋势。
稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。