毋庸置疑，GPT-4发布是一件足以载入 AI 史册的大事件。但随着时间的推移，人们也发现，即使是最先进的大模型也还没有强大到可以把所有的事情都做完。比如，如果你把一份很长的文本粘贴到 GPT-4的对话框，它会告诉你文本过长，处理不了（它支持的上下文窗口仅为32k token，约2.5万汉
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随着AI大模型成为用户获取信息的主要入口，AIBase推出GEO排名查询工具，帮助品牌监测在豆包、DeepSeek、文心一言等主流AI平台中的曝光情况。该工具支持多平台检测、关键词追踪、可视化数据展示，可精准分析品牌是否被推荐、出现频次及具体场景，为制定AI大模型排名优化策略提供数据支撑。在GEO时代，抢占AI回答推荐位意味着获得全新流量入口。
9月28日，悠然大模型BLM-1.0完成迭代升级并全面开源。该模型突破数字与物理世界壁垒，实现跨空间迁移、跨任务学习与跨本体泛化能力，以统一模型覆盖多种机器人平台。在空间理解、推理与执行评估中综合超越同规模SOTA方法，支持工业制造、智慧城市等场景应用，推动空间智能生态共建。
9月28日，在成都举行的“2025天府人工智能产业生态大会”上，考拉悠然宣布其自主研发的“悠然无界大模型BLM-1.0”完成迭代升级并全面开源，同时发布基于该模型的UU Holo Glass O1 AR工业眼镜。此举标志着公司以“技术开源+场景落地”双轮驱动策略，推动空间智能产业生态共建。BLM-1.0突破传统模型局限，具备跨空间、跨任务、跨本体的“三跨”统一能力，在空间理解、推理与执行三大核心能力上刷新行业纪录。配套AR眼镜深度融合空间感知与多模态交互，实现工业运维、安装巡检等场景的全程自动化与智能辅助，显著提升效率并降低成本。
9月12日，易鑫集团在“IT Value Summit数字价值年会”上入选“2025创新场景年度AI应用TOP榜”，成为汽车金融科技领域唯一上榜企业。首席科技官贾志峰指出，易鑫以AI为核心驱动力，通过自研大模型“智鑫多维”等技术，显著提升风控水平与融资通过率，推动行业智能化转型。平台已连接全国4.2万家经销商及上百家金融机构，服务覆盖牧民、基层员工等多元群体，体现技术普惠价值。未来将持续加大科技创新投入，深化国内普惠金融服务，并探索技术出海，助力全球汽车金融行业迈向更高水平智能化。此次上榜不仅是对其技术实力的认可，更反映出行业正加速拥抱智能化变革。
9月26日，全球数字生态大会在杭州举行，聚焦AI与大数据如何重塑营销价值。每日互动朱晓鸣提出，企业需转变思维，从数据中洞察价值而非仅追求数据量，并介绍了“大数据联合计算模式”以平衡合规与营销增效。大会还推出AI营销产品AITA助手，结合大数据与行业经验，为品牌提供智能策略，助力降本增效，推动营销新纪元。
国际数据公司报告显示，2024年中国MaaS市场规模达7.1亿元，同比增长215.7%，预计2024-2029年复合增长率将达66.1%。随着AI大模型落地，企业对全生命周期工具链、开发平台及通用模型需求激增。移动云通过构建四层云智算架构，提供一站式模型服务，推动AI普惠化。平台已服务30余家央企，覆盖6大行业，未来将持续提升算力智能化水平，助力各行业轻量化拥抱AI时代。
日前，我国首个针对政务大模型的安全国家标准《政务大模型应用安全规范》（下称《规范》）正式发布。百度作为核心参编单位，凭借其在人工智能安全及政务服务领域的深厚积累，深度参与了该标准的制定工作，为政务大模型的安全选用、部署运行、护栏建设和合规落地提供了专业支持。《规范》由国家工业信息安全发展研究中心牵头，联合百度等国内领先企业共同制定�
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。美团推出高性能推理大模型LongCat-Flash-Thinking；阿里开源Wan-Animate模型革新AI视频生成；字节跳动发布豆包翻译模型，支持28种语言互译；华为与浙大联合推出安全大模型DeepSeek-R1-Safe；阿里云即将发布跨模态模型Qwen3-Omni；xAI推出计算成本降低98%的Grok4Fast模型；YouTube发布多项AI创作辅助功能；IBM推出轻量级文档处理模型Granite-Docling-258M；中科院发布类脑大模型SpikingBrain实现百倍速度突破；OpenAI将推出仅限Pro用户的计算密集型新功能。
Momenta作为国内智能驾驶领域的领先者，凭借其创新的飞轮大模型技术，实现了端到端的自动驾驶解决方案。该技术将感知与规划整合，有效解决长尾问题，提升系统可靠性和稳定性。其R6飞轮大模型采用强化学习，具备持续进化能力，适应复杂路况。Momenta与宝马、奥迪等全球主流车企深度合作，方案已成功应用于广汽丰田、东风日产等车型，并在欧洲、澳大利亚等市场落地，展现出强大的全球适应性和技术优势。选择Momenta，即选择了经过验证的可靠技术和持续升级的智能驾驶体验。
小米发布首款开源端到端语音大模型Xiaomi-MiMo-Audio，拥有12亿参数，在智能性、情感表达和交互适配方面接近人类水平。该模型最大技术突破在于少样本学习能力，通过创新预训练架构和超一亿小时训练数据，成功突破传统语音模型依赖大规模标注数据的技术瓶颈。基于Transformer架构，支持音频重建和音频转文本等多任务处理。小米已在Huggingface平台发布预训练和指令微调版本，并在Github开源Tokenizer模型，为研究者和开发者提供完整工具链。
