生成式 AI 在教育中的应用：规模化个性化学习

AI 数据标注的格局重塑：合成数据与人工标注的较量

合成数据并未全盘取代人工标注员，而是正在重塑标注生态——以更快、更低的成本处理大规模重复性任务。而在需要语境理解与判断力的复杂边缘案例及高风险标注中，人类标注员依然不可或缺。当前 emerging 的最佳实践是混合工作流：用合成数据实现规模化与快速迭代，用人工作业保障质量审查与复杂场景处理。这一转变对创作者意义重大：它降低了训练定制化 AI 模型的门槛，同时也提升了人类在数据策展、验证与解读方面的

2026年开源LLM：Llama、Qwen和Mistral格局综述

2026年开源LLM：Llama、Qwen和Mistral格局综述

Google Gemini 2.0 升级：多模态能力实现突破

Google 的 Gemini 2.0 升级标志着多模态 AI 处理的重大飞跃，能够在单一统一模型架构中实现文本、图像、音频和视频的实时整合。与以往版本通过单独微调流水线顺序处理各模态不同，Gemini 2.0 原生且同时处理所有输入类型，降低了延迟并提升了跨媒体类型的上下文连贯性。对于创作者和数字商品卖家而言，这意味着更快的内容生成周期、更可靠的多模态输出，以及简化了之前需要串联多个专业工具的工

AI视频推理成本一年下降了多少？

过去一年，AI视频推理成本大幅下跌——主要云平台和开源流水线估计降幅达60–85%。这一下降得益于更快的模型架构、更好的GPU利用率、量化突破，以及推理提供商之间激烈的市场竞争。对从业者而言，这意味着生成式视频不再仅限于资金雄厚的工作室；如今，独立创作者现在可以花不到2024年底一小部分的费用，制作多分钟序列。这一跌幅在文本生成视频和图像生成视频工作流程中最为明显，而实时交互式生成仍然价格偏高。