Quest Mobile报告显示，2025下半年AI应用生态中，豆包、DeepSeek、元宝、蚂蚁阿福位列周活跃用户前四，阿里千问第五，蚂蚁灵光进入前十。Top10榜单中通用AI占6席，垂类专业AI占4席，呈现通用与垂直场景并进格局。
QuestMobile报告显示，2025年10月AI内容用户渗透率同比增长9.9%，用户关注度显著提升，且深度兴趣用户呈现年轻化趋势。抖音、微博、快手等平台的AI插件月活用户均突破三千万，社交媒体成为AI内容普及的重要渠道。
Meta计划明年削减元宇宙部门预算，幅度或达30%，可能影响Quest头显和Horizon Worlds项目。公司此前已投入数十亿美元，但近期战略调整显示对元宇宙的投入可能放缓。
苹果设计副总裁Alan Dye将离职加盟Meta，负责AR/VR设计。他将为Quest系列和智能眼镜注入AI交互体验，直接向Meta CTO汇报。Meta以高额股权激励和设计领导职位吸引其加入，Dye将带来在苹果积累的十年UI/UX专利与供应链经验。此前Meta已有挖角行业人才的动作。
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QuestA是一个通过问题增强方法提升大语言模型推理能力的创新框架。它在强化学习训练过程中融入部分解决方案，显著提升了模型在数学推理等复杂任务上的表现，特别是在小参数模型上实现了最优结果。
thenHung
这是一个基于T5-base的序列到序列模型，专门用于将复杂问题分解为多个子问题。
Vardan-verma
基于BERT架构的问答机器人模型，在SQuAD数据集上微调，能够根据上下文回答问题。
abdalrahmanshahrour
这是一个基于SQuAD数据集训练的问答系统模型，能够回答基于给定文本的问题。
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一个在完整Natural Questions(NQ)数据集上训练的开放领域问答模型，能够回答各种事实性问题
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基于RoBERTa的问答模型，专用于在给定问题和上下文的情况下推断答案文本、范围及置信度分数。
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Re2G是一个结合神经检索、重排序和生成的端到端系统，用于知识密集型任务。该模型是其NQ（Natural Questions）问题编码器组件。
questgen
这是一个基于DistilBERT的句子转换器模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。
基于MPNet架构的句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和句子相似度计算
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该模型是基于TAPAS架构的中型表格问答模型，在WikiTable Questions数据集上微调，适用于表格数据问答任务。
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该模型用于区分问题查询与陈述查询，专为通过Haystack分类功能实现神经搜索查询分类而训练。
该模型是基于TAPAS架构的迷你版本，专门针对WikiTable Questions (WTQ)数据集进行微调，用于表格问答任务。
该模型是TAPAS的小型版本，专门针对WikiTable Questions数据集进行微调，用于表格问答任务。
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基于T5-small的数据问答模型，用于在给定结构化表格输入时回答问题，是QuestEval评估标准的组成部分。
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