上世纪 50 年代信息论和 DNA 双螺旋的发现，点亮了生命科学与数字互联网这两个最关键的科技树；今天 AI for Science 开始将这两股洪流汇聚并指数级加速。 大模型对生物系统这样复杂、非线性的系统有着前所未有的理解和生成能力，有望成为加速科学发现的关键引擎。
今天，AI Infra企业硅基流动与阿里云达成战略合作，正式加入阿里云“繁花计划”，并入驻阿里云云市场。
今年 4 月，围绕“华为芯片效率是否超越国际主流 AI 芯片和架构”的问题，网上曾引发一场激烈争论。
今年上半年，最吊足胃口和期待的，莫过于 Agent 工具，饼画得都很大：日常中那些烧脑、重复、耗时间的任务，现在似乎只需要动动手指、敲几行 prompt 就能搞定。
LLM 和 agent 最关键的能力之一就是基于 context 来准确完成用户的任务，而最真实、鲜活的 context 往往不在 Google doc 等文档中，而是存在人与人的对话中，纪要就承载着这一类高价值信息。
在生成式 AI 迅猛演进的时代浪潮中，Cognition AI 正成为硅谷最受瞩目的技术公司之一。而其背后，是一位横跨数学竞赛、工程实践与系统构建的 90 后创始人——Scott Wu。
当 AI 放下海德格尔的锤子时，意味着机器人已经能够熟练使用工具，工具会“隐退”成为本体的延伸，而不再是需要刻意思考的对象。
大模型学习不仅要正确知识，还需要一个“错题本”？
好饭不怕晚，MiniMax 终于把这款金字塔尖的推理模型拿出来了。
AI Coding 或者 Coding Agent，或许是当下最火热的 AI 赛道。这是模型能力的主线，更强的代码能力，意味着模型能够解锁更多应用场景。
