最近 AI 编程界最火的事情，就是怎么把各种 coding 模型卷到极致了。
GEM框架利用认知科学原理，从少量人类偏好中提取多维认知评估，让AI在极少标注下精准理解人类思维，提高了数据效率，在医疗等专业领域表现优异，为AI与人类偏好对齐提供新思路。
目前已经出现了一些早期迹象，通用LLM助手领域的市场格局，正朝着“赢家通吃”，至少是“赢家通吃大部分市场”的趋势发展。在ChatGPT、Gemini、Claude 3和Cursor这几款产品中，仅有9%的用户会为一款以上的产品付费。
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在当前的AI Research浪潮中，Autonomous Agents已经改变了我们获取信息的方式——从被动接收到主动检索。
最近群里好多朋友在问我，Gemini 生成的图片水印能不能去掉。
比如前些天，Vercel 创始人 Guillermo Rauch 推出了所谓的「AI skill 的 npm」，让用户仅需一个简单命令 npx skills add [package]，就能为自己的 AI 智能体轻松注入专业能力。
Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。
随着大模型在单点推理上日益逼近 PhD 水平，Agent 领域迎来了新的分水岭：短程任务表现惊艳，长程任务却显乏力。为精准评估大模型的多模态理解与复杂问题解决能力，红杉中国在两周内连续发布两篇论文，旨在通过构建更科学的评估基准，预判技术演进的未来方向。
Claude Skill 很火，甚至已经超越 MCP 了，如今各家的 cli 客户端基本也都支持，扣子、MiniMax 的 agent 产品也都上架了类 Skill 的产品。而且不仅仅是对普通用户有用，从开发者视角来看，通用 Agent 内核，只靠 Skills 设计，也能低成本创造具有通用 AI 智能上限的垂直 Agent 应用。
