国产黑马打造“超级大脑”，全闭环AI智能体助力产业升级 AI加速落地，企业亟需一套能持续进化、越用越聪明的系统框架。清华系科技公司中数睿智推出“语思智能平台”，以自优化5D-RAG框架为核心，率先在能源、军工等复杂场景规模化应用，为产业智能化提供可靠路径。 语思智能平台融合全生命周期知识管理，支持从...

AI存储正迎来爆发式增长，新一代分布式存储成为主流。硅谷公司Vast Data拟融资，估值达300亿美元，较2023年12月91亿美元估值大幅增长。AI时代对存储提出吞吐、延迟、并发等新需求，传统存储架构难以为继，Universal Storage架构应运而生，整合多协议与数据类型，解决性能瓶颈。中国深圳华瑞指数云对标Vast Data，专注统一存储软件架构，在MLPerf测试中表现优异。AI推动存储市场洗牌，推理与Agent应用将驱动数据量激增，Universal Storage或成企业首选方案，赛道前景广阔。

7月31日，微软发布DragonV2.1 Neural零次学习模型，支持超100种语言的语音合成。该模型通过少量数据即可生成自然、表现力强的声音，单词错误率（WER）较前代平均下降12.8%。相比DragonV1，新模型显著提升发音准确性与可控性，适用于多场景如聊天机器人定制和视频跨语言配音。用户可通过SSML音素标签和自定义词典调整发音细节。微软还提供Andrew、Ava和Brian等声音档案供测试，进一步优化用户体验。

7月29日，德国音频技术公司Bragi与OpenAI合作推出ChatAI应用，为第三方耳机及音频设备集成GPT-4.1人工智能助手。用户可通过按键或唤醒词访问该助手，实现笔记记录、问题解答等功能。ChatAI支持多语言，包括英语、中文等，并注重隐私保护，数据不会留存于本地或服务器。调查显示，89%的消费者愿为AI耳机支付溢价，市场前景广阔。Bragi计划今年夏天正式发布该应用，但具体合作品牌尚未公布。

2025年7月26日，世界人工智能大会（WAIC 2025）在上海开幕，深元人工智能携全球首个L4级智能体系统MasterAgent参展，展示AI与工业互联网融合成果。MasterAgent入选中国AI Agent商业落地TOP20，成为国产智能体代表。2025年被称为“AI Agent元年”，AI技术从单一对话交互转向复杂任务自主执行。MasterAgent以全自研技术打破开发门槛，让用户通过自然语言指令即可低成本打造专业级多智能体集群，赋能千行百业。其全链路国产化方案摆脱海外依赖，预计年内推出金融、医疗等行业垂直版本，推动AI普惠与产业繁荣。

正文：2025年7月19日，美国加州初创公司Decart推出实时AI视频生成模型MirageLSD，获AI大神Karpathy投资。该模型基于自研Live-Stream Diffusion（LSD）技术，攻克了传统自回归视频生成中“误差累积”难题，实现零延迟、无限时长的实时视频生成，延迟降至40毫秒以下，速度比现有模型快16倍，支持每秒24帧输出。MirageLSD支持直播、游戏、视频通话等多种输入形式，并允许实时提示与编辑。其创新点包括因果自回归结构、Diffusion Forcing技术和历史增强策略，确保生成连贯性与高质量。Decart此前于2024年发布首款模型Oasis，具备零延迟开放世界生成能力。团队计划未来升级面部一致性、语音控制等功能，进一步提升用户体验。

标题：没有RAG打底，一切都是PPT，RAG作者Douwe Kiela的10个关键教训 AI聊天不够自然、准确率不足是许多企业在应用大模型时遇到的常见问题。这些问题与RAG（检索增强生成）技术密切相关。RAG能提升模型表现，但真正用好的公司不多。Douwe Kiela作为RAG的开创者之一，提出...

Gemini 2.5 Pro模型在AI编程实践中，能够直接读取整个项目，带来全新的体验。长上下文能革新产品交互并开启全新应用场景。谷歌DeepMind的Nikolay Savinov指出，当前百万级token上下文质量尚未完美，盲目追求更大规模意义不大；随着成本下降，千万级token上下文将成为标准...

标题：只改2行代码，RAG效率暴涨30%！可扩展至百亿级数据规模应用 只需修改两行代码，RAG向量检索效率提升30%，适用于文搜文、图搜图、文搜图及推荐系统召回等多种任务，且具备十亿至百亿级数据的扩展能力。浙江大学高云君、柯翔宇团队与向量检索专家傅聪合作，开源新方法PSP（Proximity g...

OpenAI近日发布了o3-pro，号称最强推理AI模型，其推理能力显著提升。同时，OpenAI宣布o3的价格下调80%，使输入和输出token的成本分别降至2美元和8美元每百万，相比调整前大幅降低。这一价格已接近GPT-4o的水平，对开发者更具吸引力。o3-pro具备200k的上下文窗口和100k的最大输出token数，可支持约15万字的提示词输入，极大增强了RAG（检索增强生成）的能力。专家表示，更强的上下文支持和更低的成本将推动RAG技术在复杂应用场景中的进一步发展，包括医疗诊断、知识图谱构建及推理型任务等。尽管如此，模型对长文的理解仍有限，未来可能需要结合更多智能化策略优化性能。