在我和伴侣交往的第五年，亲密关系就像是卡进了死胡同，或者说：深水区。 我们十分了解彼此，无话不谈，也很爱对方，但我们俩又是非常不一样的两个人，用当代流行的 MBTI 概念就叫：ENT 碰上 ISF ，八维功能全反，她习惯感受，我习惯分析。
今年3月，momo在小红书记录下自己的心情。在花了很长时间与AI对话，终于调试到一个舒服的老友状态后，她与AI的对话框达到了极限。系统提示她开启新一轮的对话，但新窗口的AI已经不是她所熟悉的“电子朋友”。
2025 是 Agent 元年，十位创业者有八位都在造 Agent。十字路口过去几个月做了大量相关的访谈与评测，发现决定 Agent 能力上限的，不止模型本身，也不止工程和交互的打磨，基础设施也至关重要——Agent Infra。
在本周MIT报告揭露“绝大多数企业投资AI尚未盈利”引发市场哗然之际，另一项出乎意料的现象也浮出水面：企业部署先进人工智能成本下降的趋势在2025年突然停滞。
华为诺亚方舟实验室最近联合香港大学发了一篇针对"Deep Research Agents"（深度研究代理）的系统性综述，在我的印象中，这是他们第二次发布关于Deep Research的综述论文。上一篇里提供了一个结构导向 (Structure-Oriented) 的视角，核心是“分类”。
AI生成的人物和场景转头就变样，缺乏一致性？ nonono，这回不一样了，康康下面的demo！ 游戏地图：《塞尔达传说》中的绿色田野
在移动计算时代，将高效的自然语言处理模型部署到资源受限的边缘设备上面临巨大挑战。这些场景通常要求严格的隐私合规、实时响应能力和多任务处理功能。
AI 同事、AI 数字员工的呼声越来越高，但至今仍没看到很好的落地。这其中的难点和瓶颈到底在哪里？ AI 数字员工，真的是一个值得追求的目标吗？
作为开放世界游戏的标杆，GTA 系列不仅在游戏圈声名赫赫。尤其是在 AI 驱动的视频生成、三维生成或是世界模型等领域里，研究者们不仅采用游戏内场景为训练数据，更将生成类 GTA 的完整世界作为长久以来的目标。
短期流动性风险有所缓解，开发业务收缩拖累整体业绩，但经营性业务保持行业竞争力，为后续发展提供缓冲空间。
