“零一万物坚决做To C，不做赔钱的To B，要做能赚钱的To B。”2024年6月14日，在智源大会上，零一万物创始人李开复如此坚定地说道。而与之相对，中国工程院院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤院士认为，在具身智能阶段，To B的应用可能会比To C更快落地，“现阶段大模
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B站在2025年第一季度财报中交出了营收70亿元、GAAP净利润达3.6亿元的成绩单，市场目光也大多聚焦在游戏业务76%的惊人增长上——通过《三国:谋定天下》的强势表现，让投资者看到了这家“慢公司”似乎找到了持续赚钱的方法。 不过，游戏业务起起伏伏这件事对于B站来说早是“习惯”，其曾凭借FGO式吸金神话让市场振奋，后期则逐渐淡化，那么，如果将视线从短期财务数据�
「500个家乡」此前已产出多个城市宣传片，与之前不同的是，《保山不恼火》由「商业合作品牌“巴黎欧莱雅”独家冠名，验证了“家乡叙事”商业承载力。
在AGI Playground2025大会上，罗永浩现身，并透露自己正全身心投入研发工作，其公司的新产品预计两三个月后就会与大众见面。 罗永浩表示，自己从未真正离开科技界。2020年至2021年期间，他投身卖货领域，这是由于与电商公司签订了合约，即便周末也忙碌不停。
华为开发者大会2025期间，AI专家李良基与华为团队围绕预测大模型展开深度对话。华为提出"数据原子级表征体系"理念，旨在通过统一数据编码解决跨场景迁移难题。预测大模型已在钢铁行业成功应用，温度预测准确率远超传统方案。专家指出，AGI发展的核心在于构建知识迁移能力，未来将聚焦To B场景落地，通过统一架构实现跨领域泛化应用。华为云首创Triplet Transformer
5月26日，腾讯应用宝跨端生态大会在北京举行，宣布全面开放跨端生态。目前应用宝PC端已上架5.2万款App，日活跃用户破千万，商业化广告迎来爆发式增长。腾讯将打通商业化链路、推出开放平台并加大AI能力探索，构建更完善的跨端生态。微软、英特尔、高通等合作伙伴也宣布深化合作，共同推动PC与移动端的融合。数据显示，2024年PC端用户日均使用时长提升至8.6小时，应用宝PC端14日留存率同比增长23%。未来应用宝还将拓展智能眼镜、车载等终端场景，并与韩国应用商店ONE store合作开拓海外市场。
这场传闻已久的收购终于尘埃落定。 6月10日，腾讯音乐宣布拟收购喜马拉雅，交易对价包括12.6亿美元现金，外加5.1986%的A类普通股，以及为创始股东准备的不超过0.37%的A类普通股激励。以6月10日港股腾讯音乐290亿美元的市值估算，交易总对价约28亿美元，约合200亿，相较于喜马拉雅2021年最高点时50亿美元的估值，相当于打了五六折。考虑到眼下的市场环境，已经算是不坏的结�
腾讯研究院院长司晓在第15届中国（深圳）国际文化产业博览交易会上发表演讲，指出大模型技术正推动文化内容生产从"专业主导"转向"全民共创"。大模型已从工具赋能升级为生态重构，显著提升内容生产效率和质量，如腾讯混元模型支持实时图像生成与调整。AI技术加速影视、音乐等内容创作，如上海民族乐团与腾讯音乐合作的AI音乐会《零·壹 | 中国色》。同时，大模型在理解与交互能力上取得突破，如GPT-4o能准确识别物体细节。腾讯通过"探元计划"推动科技与文化融合，如"云游敦煌"等项目。未来，AI将实现"智力即服务"，大幅提升创作效率和质量，推动文化内容产业进入"千人千面"新时代。
SuperCLUE+最新评测显示，豆包大模型1.5Pro以仅4%的幻觉率和96%的准确率位居全球榜首，超越DeepSeek、Gemini-2.5-pro和GPT-4o等主流模型。该模型在文本摘要、多文本问答等关键任务中表现优异，尤其在中文理解任务上国内领先。基于MoE架构设计，其综合性能超过多款超大规模预训练模型，推理成本显著降低。截至2025年3月，豆包大模型日均调用量达12.7万亿tokens，是一年前的106倍。IDC报告指出火山引擎以46.4%市场份额领跑中国公有云大模型市场。据悉，6月11日将发布豆包大模型最新升级进展。
火山引擎，又有大动作了。 2025年6月11日，火山引擎Force原动力大会发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance1.0pro等重磅新模型，以及迭代了一站式AI云原生全栈服务。 对此，字节跳动CEO梁汝波表示:“做好火山引擎对字节跳动成为一家优秀的科技公司、保持技术竞争力很重要。未来，字节跳动会坚定长期投入，追求智能突破，服务产业应用。通过火山引擎，持续把新模型、新�
对于百度而言，既要保持长期主义的战略定力，也要在技术路径上灵活应变，这种「变与不变」的平衡或许正是其在这轮科技革命中的制胜之道。 2025年，模型能力的重要性依然无需多言。 从预训练的角度来看，虽然连 OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 都说，预训练数据即将用尽，但海量的图像、视频等多模态数据资源依然有待挖掘。 从后训练的角度来看，强化学习新范式正�
