我们曾以为，AI Agent是无所不能的数字助理。但一个残酷的现实是，在很长一段时间里，它们都是“睁眼瞎”。 当它们在网络上为你抓取信息时，财报里那根决定命运的增长曲线，它们看不见；社媒上那张引爆舆论的关键图片，它们读不懂；科研论文里那张颠覆性的实验图表，在它们眼里和乱码无异。它们只能处理文本，错过了互联网上超过50%的视觉信息。这不仅是遗憾，更是智能时代的巨大瓶颈。 现在，这个时代结束了。昆仑万维发布的Skywork Deep Research Agent v2，就是那个为AI装上“眼睛”的破局者。 不再是阅读，…
在人工智能的竞技场上，“大力出奇迹”似乎是一条不成文的法则。当所有人都在追逐百亿、千亿参数的庞然大物时，昆仑万维却像一位精通内功的武学高手，悄然亮出了一把轻巧而锋利的匕首——Skywork UniPic 2.0。它用事实宣告：真正的强大，无关体型，而在于招式的精妙。 一位“全能管家”的诞生 过去，我们和AI的合作更像是在与一个分工明确但互不通气的团队打交道：A模型负责看懂图片，B模型负责按描述画画，C模型再来进行后期修改。这个过程不仅繁琐，而且常常因为“沟通不畅”导致效果打折。 UniPic 2.0彻底打破了这堵墙…
最近的AI圈，几乎所有人的目光都被一个新名字吸引了：GLM-4.1V-9B-Thinking。如果你还没听说过它，那你可能错过了一场正在上演的精彩好戏。这场戏的主题，叫做“以小搏大”。 在大家普遍认为“参数量就是战斗力”的时代，智谱AI扔出的这个9B参数模型，就像一个精悍的轻量级拳手，直接跳上了重量级拳台，并且打得有来有回。一经发布，它就光速登顶Hugging Face全球趋势榜，下载量轻松突破13万，用实力告诉所有人：时代可能要变了。 不靠蛮力，靠“脑子” 那么，这个9B的小个子，究竟藏了什么独门绝技？答案不在于…
在AI视频的赛道上，我们似乎已经习惯了在“惊艳的3秒短片”和“一分钟后画面崩坏”的冰火两重天里反复横跳。生成长视频，尤其是带有人物交互和稳定口型的长视频，一直是悬在所有模型头上的达摩克利斯之剑。直到现在，昆仑万维带着SkyReels-A3走上牌桌，似乎要告诉世界：游戏规则，该变一变了。 这不是又一个炫技的玩具，而是一把意图重塑内容生产线的利刃。 深入龙骨：不止于“生成”，更是“编排” 要理解SkyReels-A3的颠覆性，不能只看效果，得拆开它的“发动机”。它巧妙地搭建了一个四位一体的协同作战系统： 更聪明的“大脑…
六年磨一剑，OpenAI携两大开源模型GPT-OSS强势回归！这次不仅是性能的飞跃，更是对整个AI生态的重塑——免费商用、笔记本也能跑，顶级推理能力触手可及。 一、历史性转折：OpenAI重返开源江湖 2025年8月6日，AI界投下重磅炸弹！OpenAI终于憋了个大招，一口气推出了名为GPT-OSS（Open Source Series）的开源模型系列，里面有1170亿参数的gpt-oss-120b和210亿参数的gpt-oss-20b。这是自2019年发布GPT-2以来，OpenAI已经六年没有放出过如此规模的权…
当所有人的目光都还聚焦在“谁家模型参数更多、体量更大”的军备竞赛时，阿里通义千问团队却悄悄换了个赛道，扔出了一颗重磅炸弹：Qwen3-4B-2507系列。 你没看错，参数只有4B。在动辄千亿万亿的时代，这听起来像个“弟弟”。但请收起你的轻视，因为这个小家伙，正在用一种近乎蛮横的方式，重新定义我们对“性能”与“尺寸”的认知。 这不是升级，是“降维打击” 我们先不谈那些复杂的术语，直接上战绩。 过去，小模型总被认为是“智商阉割版”，能聊天就不错了。但这次的Qwen3-4B，尤其是它的“思考增强版”（Thinking-2…
在AI圈，我们见惯了日新月异的技术迭代，从文字到图像，再到Sora搅动风云的视频生成。但这一次，MiniMax选择了一条不那么拥挤却同样震撼的赛道，用新发布的Speech 2.5，将语音合成这门艺术推向了一个令人瞠目结舌的新高度。 这不再是简单的“文字转语音”，而是近乎“灵魂的复刻”。 “以假乱真”已过时，“灵魂附体”才是现在 你还记得那些年我们嘲笑的“机器人客服腔”吗？生硬的停顿、毫无波澜的语调，一听就知道对面不是真人。后来，AI语音学会了模仿情绪，我们开始用“以假乱真”来形容顶级水准。 但Speech 2.5告…
在多模态AI的牌桌上，玩家们一直仰望着 Gemini 和 GPT-4o 这样的闭源巨头。开源社区虽然英雄辈出，但总感觉在最顶尖的视觉语言理解上，还差着那么一口气。直到 2025 年 8 月 6 日，一个意想不到的玩家——小红书 Hi Lab，带着他们的 dots.vlm1，直接掀了桌子。 这不仅仅是一次常规的模型开源，更像是一份战书。它的核心信息很简单：我们来了，而且我们能打。 王炸组合：自研视觉心脏 + 顶级语言大脑 忘掉那些在现有模型上修修补补的“微调”方案吧。小红书这次玩得很大，他们为 dots.vlm1 打…
在AI绘画的浪潮中，我们见证了太多奇迹：一句话生成一座赛博朋克都市，一个词绘出一片梵高星空。但在这片繁华之下，一直有个令人啼笑皆非的“老大难”问题——AI不会写字。 你让它画个“开业大吉”的招牌，它可能给你“开吉大业”；你想要一句“清风徐来”，它却生成一堆形似而非的乱码。这种“文盲”式作画，让我们在赞叹其想象力的同时，也对其基本功感到无奈。我们似乎默认了，AI的画笔，挥洒的是艺术，而非文字。 直到现在，阿里巴巴通义千问团队带着 Qwen-Image 走来，大声宣布：这个时代结束了。 不只是“能写”，而是“会写”的降…
当下的AI圈，大模型们学会了看图、写诗、敲代码，但你有没有觉得，它们似乎总是有点“耳背”？它们能把语音转成文字，却听不懂你话语里的疲惫；能识别出音乐，却抓不住旋律中的情绪。AI的耳朵，似乎还停留在“听清”，而非“听懂”的阶段。 直到小米带着MiDashengLM-7B走来，局面似乎要被彻底改写了。这不只是又一个参数庞大的模型，更像是一次对声音理解的哲学重塑。 不走寻常路：从“转录员”到“聆听者” 过去，声音模型的主流玩法是语音识别（ASR），就像一个尽职的速记员，把声音信号翻译成文字。但这种做法的代价是巨大的——超…
