2025 年 AI 编码类产品将如何演进?|莫尔索随笔 Vol.37
本期内容通过论文、工程、产品和市场四个部分, 在论文部分,详细介绍了记忆层在语言模型中的应用、Search-o1 框架在推理任务中的作用、长视频生成的 ARLON 框架、多 Agent 框架 MACT 在表格问答任务中的应用,以及 MiniRAG 系统在轻量级 RAG 系统中的效能等。在工程领域,提到了多模态语言模型 MinMo、MiniCPM-o 2.6、Mistral 的 Codestral 25.01 版本、千问的数学推理过程奖励模型 Qwen2.5-Math-PRM 等。产品方面,讨论了 MiniMax 发布的新一代 01 系列模型、智谱的 GLM-Realtime 模型、书生浦语 3.0、InternLM 系列模型、Vidu AI 2.0 版本、OpenAI 推出的 ChatGPT 的「Tasks」功能、Luma Labs 的 Ray2、DeepSeek 官方 App、Product Hunt 上周最佳产品等。市场部分涉及了智谱被美国商务部列入实体清单、AI Coding 项目「新言意码」的融资情况、CES 2025 上的 AI 硬件产品、RTE 开发者社区与 InfoQ 研究中心发布的《RTE 和 AI 融合生态洞察报告 2024》等。最后,网页包含了 Cognition(Devin 背后的公司)创始人 & CEO Scott Wu 的采访,他对 AI 编码领域的未来发展和智能体化的重要性表示了看法。
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