


> **导语**
> 今日AI领域精彩纷呈：智联招聘借助AI技术将人岗匹配率提升至新高度；腾讯发布全新多模态模型，显著改善AI在图像中生成文字的准确性；商汤科技与“玩具之都”澄海携手，共建首个“AI+玩具”产业基地；字节跳动旗下编程工具因数据隐私问题引发争议；同时，生成式AI应用市场迎来爆发式增长，而GitHub Copilot的用户数也突破了2000万大关，凸显了AI在各行各业的渗透与影响力。

## 智联招聘拥抱AI 人岗匹配率激增70%

智联招聘近期集成了阿里通义千问3技术，推出了全新的AI智能体。该智能体能够深度洞察和分析求职者的简历与企业的岗位需求，实现了高达70%以上的人岗匹配率。这一创新有效缓解了招聘市场长期存在的信息不对称问题，为求职者和企业双方都带来了更精准、更高效的匹配服务，标志着招聘行业正加速迈向智能化时代。

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## 告别“写字困难症” 腾讯X-Omni模型实现图文生成新突破

腾讯研究团队最新发布的X-Omni多模态AI模型，在图文理解与生成领域取得了重大进展。通过创新的强化学习框架和统一的视觉语言建模技术，该模型特别擅长在生成的图像中渲染出清晰、准确的长文本，其文字准确性已超越了市面上多数主流模型。这一突破解决了AI在图片中“写字”时常出现的扭曲、错乱问题，展现了离散自回归模型在多模态应用中的巨大潜力。

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## AI赋能传统制造 商汤科技联手澄海打造首个“AI+玩具”产业基地

商汤科技已与著名的“中国玩具之都”汕头市澄海区政府达成战略合作，计划共同建设全国首个“AI+玩具”产业基地。此次合作旨在利用商汤领先的AI技术，推动澄海玩具产业的智能化升级，帮助其从“制造强区”转型为“智造强区”。双方将共同打造集解决方案、产业发展和创新聚合于一体的中心，为传统玩具行业的数字化与智能化转型树立“中国样板”。

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## 隐私警报 字节旗下AI编程工具Trae IDE被指关闭遥测后仍上传数据

字节跳动公司旗下的AI编程环境Trae IDE近期陷入了数据隐私风波。有用户指出，即使用户在设置中关闭了“遥测”功能，该工具依然会持续向服务器上传数据。据称，上传的信息包括设备硬件、操作系统、使用习惯、唯一设备标识符以及项目路径等敏感信息。尽管官方回应称这些数据仅用于产品统计和性能监测，不涉及个人身份信息，并承诺将优化产品以避免误解，但该事件依然引发了开发者社区对数据隐私的广泛担忧。

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## 市场井喷 GenAI应用收入翻番，下载量达17亿次

2025年上半年，全球生成式AI应用市场经历了爆炸性增长。数据显示，应用下载量和应用内购买收入均实现翻倍，用户的平均使用时长和会话次数也显著增加。其中，亚洲市场增速最为迅猛。ChatGPT继续在全球内购收入榜上保持领先地位，显示出用户对AI工具的依赖度日益提升，并开始将其作为获取信息的主要渠道。同时，在应用名称中加入“AI”字样已成为吸引用户的新趋势。

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## 开发者新宠 GitHub Copilot累计用户突破2000万

流行的AI编程助手GitHub Copilot的用户规模再创新高，累计用户总数已正式突破2000万。尤其值得注意的是，在过去的短短三个月内，其用户数就净增了五百万。这一惊人的增长速度充分展示了AI编程工具在全球开发者社区中的广泛接受度和强大的市场吸引力。

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每日AI资讯0731：AI招聘精准度飙升，腾讯模型攻克“写字”难题



> 在信息爆炸的时代，我们每天都要处理海量的多模态信息，从图片到文字，再到代码。如何快速准确地找到所需信息，成为了人工智能领域亟需解决的问题。近日，智源人工智能研究院带来了令人振奋的消息，他们成功研发并发布了三款达到SOTA（最先进水平）的多模态检索模型：BGE-VL-Screenshot、BGE-Code-v1和BGE-VL-v1.5。这些模型在各自擅长的领域取得了 significant breakthroughs，极大地提升了AI对代码、图文等复杂多模态信息的理解和检索能力。

## BGE-VL-Screenshot 截屏也能轻松搜

你有没有遇到过这样的情况 截了一张图，想根据图片里的文字内容去搜索，却发现很难做到？或者想通过图片来找到相关的网页内容？智源的 **BGE-VL-Screenshot** 模型就是专门为了解决这个问题而生的。

这款模型 unique 的能力在于，它能够 understanding the semantic meaning of screenshot images。也就是说，它不仅仅是识别图片里的文字，更能理解这些文字在图片中的布局和含义，并将其与 natural language query 进行关联。

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通过 BGE-VL-Screenshot，你可以用一段文字来描述截图中的内容，模型就能帮你找到相关的截图；反之，你也可以上传一张截图，让模型帮你找到相关的文字信息或者网页链接。这对于我们日常工作和学习中查找和整理信息提供了 extreme convenience。例如，你可以用一段文字描述某个网页的特点，然后通过截图来快速定位到那个网页。

## BGE-Code-v1 代码理解的得力助手

对于程序员和开发者来说，理解和查找代码是 daily routine。传统的代码搜索往往依赖于关键字匹配，效果 sometimes not ideal。智源的 **BGE-Code-v1** 模型在代码理解和检索方面取得了 significant progress。

这款模型专注于理解自然语言描述与代码之间的关系。它能够 effective 地将自然语言问题或需求与相关的代码片段进行匹配。

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BGE-Code-v1 可以根据你用中文或英文描述的功能需求，在 vast code repositories 中搜索并找到最相关的代码片段。Similarly，它也可以理解一段代码的功能，并用通俗易懂的自然语言进行解释。这对于代码复用、代码学习、代码错误排查等场景都具有 tremendous value，可以极大地提升开发效率。

## BGE-VL-v1.5 更强的通用图文理解能力

智源的 **BGE-VL-v1.5** 模型则是一款通用性更强的图文理解模型。它在多种图文相关的下游任务上都展现出了 impressive performance，并且取得了 SOTA 成绩。

这款模型的核心能力在于 its sophisticated understanding of the relationship between images and text。它能够 both understand the content of an image and its corresponding text description，并能够 accurately match them。

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BGE-VL-v1.5 可以用于各种图文检索任务，例如：

*   **以文搜图** 根据一段文字描述搜索相关的图片。
*   **以图搜文** 根据一张图片搜索相关的文字描述、文章或网页。
*   **跨模态匹配** 理解图片和文字之间的 deeper relationship，进行更 nuanced 的匹配。

这款模型的出色表现， further pushed the boundaries of general visual-language understanding，为构建更强大的多模态AI应用提供了坚实的基础。

## 智源模型的优势与意义

智源此次发布的三大 SOTA 模型， 不仅仅是技术上的突破，更 significant 的意义在于：

### 提升多模态检索效率与准确性

这三款模型在各自的细分领域都达到了当前的最优水平，这意味着它们能够以更高的效率和准确性完成多模态检索任务，帮助用户更快地找到所需信息。

### 为开发者提供强有力的工具

这些模型的发布， 为开发者提供了 powerful tools to build more intelligent and user-friendly multi-modal applications。例如，可以利用 BGE-Code-v1 开发更智能的代码助手，利用 BGE-VL-v1.5 开发更精准的图文搜索引擎。

### 推动多模态AI技术发展

智源在这些领域的持续投入和技术突破， undoubtedly 对整个多模态AI领域的发展起到了推动作用，也为未来的 research and application opened up new possibilities。

智源研究院此次发布的三大 SOTA 多模态检索模型， 在代码和图文理解方面展现出了 leading 的能力， 这无疑是人工智能领域的又一 important milestone。我们期待这些模型能够在实际应用中发挥更大作用，为我们的生活和工作带来更多便利。

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