吴恩达也投了,微软AutoGen核心作者做了个Personal Agent群聊
吴恩达也投了,微软AutoGen核心作者做了个Personal Agent群聊各家的AI开始搭伙干活了。
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各家的AI开始搭伙干活了。
Hermes也要做Personal Agent。
由前 Manus 成员 Cecilia 与 Tianyi 创立的 Persom 推出本地优先的 Personal Agent,在用户授权下将电脑中的工作与生活上下文沉淀为可由其他 Agent 调用的 Personal Database,并持续沉淀工作流与个人判断。
就在今天,OpenAI推出了AGI新标准。
最近,personal agent 成了 AI 圈的热门方向。人们期待有一个长期跟着自己工作的私人助手,知道你在忙什么,记得你的习惯,能打开软件、处理杂事。
大模型出厂之后,能不能像人一样边用边学?
大模型能看懂复杂的网页结构,也能理解各种游戏的通关规则。
最近翻各家大厂的技术报告,很容易生出一种错觉:大模型好像已经把人类的网络安全防线打穿了。NYU CTF、Cybench、CyberGym 排行榜上,不管闭源大厂还是开源新秀,漏洞解决率动不动就 80% 往上。
过去两年,AI for Science 正在经历一场肉眼可见的转向。自 AlphaFold 拿下诺贝尔奖、AlphaFold 3 和 ESM3 等模型相继问世后,AI 在生命科学里的角色,已经不再局限于预测一个蛋白结构或生成一段序列,而是开始直接接管“提出科学假设”这一核心环节。
材料科学一向被视为经验科学。几十年来,研发范式几经更迭,从爱迪生式试错到材料基因工程,再到计算模拟,却始终绕不开同一道约束:物理模型只在成熟体系内有效,一到新材料就失灵;行业积累的数据是写给人看的,一条不过十几个数值,撑不起AI的学习。结果是,人类用了数千年的金属材料,真正探索过的成分空间或许还不到10%。