你有没有想过，为什么那些看起来无所不能的 AI agent，在真实工作环境中却总是显得如此笨拙？我们花费数百小时调试提示词、完善指令，但这些智能系统依然无法像人类员工那样从经验中学习和成长。它们不会从错误中汲取教训，也不会在重复性任务中变得更加熟练。这个根本性问题，正是 Composio 刚刚完成 2500 万美元 A 轮融资要解决的核心挑战。
硅谷 AI 投资人 Elad Gil 昨天发布了自己对 AI 领域投资的总结回顾与预测。在他看来，过去四年 AI 经历了从 “技术迷雾”到“商业马拉松” 的变化：随着模型能力的不断提升，过去 12 个月里一系列 AI 应用落地的细分场景在得到验证，头部公司浮现，一定程度上，未来 1-2 年的市场格局初定，AI 应用层正进入收敛周期：
35 人，8 个月，年收入破 1 亿美元。 Lovable 创下了最快的增长速度，超过了 OpenAI、Cursor、Wiz 以及历史上所有其他软件公司。
无需复杂编程，仅通过观看视频就能破解光照、反射等物理规律。Hassabis畅想，在AI驱动的游戏世界，玩家每一步都将触发独特的故事，成为个人化的冒险乐园。
故事是这样的。 后天就WAIC了。 而这一周，我遇到了这两年来，我最痛苦的难题。 WAIC期间，我要参加的活动非常多，有15家厂商参与的大直播、有AR眼镜发布会、有论坛嘉宾、有专访等等等等。
据悉，OpenAI正在寻求新一轮400亿美元融资，迫切需要资金支持其岌岌可危的星际之门项目。 星际之门就是年初OpenAI和软银牵头发起，要在全美建立多个数据中心，被称为“史上最大的人工智能基础设施项目”。
部分人拒绝AI，指出其训练依赖“被盗劳动力”且不道德，担心导致去技能化丧失技能和独立思维，强调人类创造力、情感体验不可替代；历史类比卢德运动表明拒绝难成功，但维护人类主体性至关重要。
就在昨天，来自UCLA的两位研究者黄溢辰和杨林做了一件让整个AI圈都震惊的事。他们用Google的Gemini 2.5 Pro模型，在2025年国际数学奥林匹克竞赛中拿下了金牌水平的成绩，6道题解对了5道。这可不是什么花架子，IMO被公认为是测试AI推理能力的终极试金石，因为它需要的不仅仅是计算，更需要创造性思维和严密的逻辑推理。
AI引入企业管理并非单纯效率工具，而是引发战略定位、组织流程与数据底层的系统性变革。忽视准备将导致混乱而非增效。实现“AI原生”需平衡效率与风险，重构人机协作规则。企业需清晰战略、完善数据基建，并通过文化建设降低员工抵触，方能将AI潜力转化为核心竞争优势，避免误用为裁员工具。
故意为之 当地时间周三（7月23日），美国总统特朗普在华盛顿特区举行的人工智能峰会上发言。
