Agent 浪潮正在把所有人都卷进去——包括扎克伯格。《华尔街日报》披露，小扎正在自己给自己造一个 Agent 来帮他当 CEO，绕过层层汇报链直接问 AI 要数据。与此同时，一个天天和论文死磕的 AI 博士生，因为大脑「内存溢出」，干脆自己写了套 8 个 Agent 协作的开源系统，把日常生活整体外包出去了。
目前，该论文已录用至 CVPR 2026，相关数据集和模型训练训练和推理代码将逐步开源：究其原因，一个好故事并非一堆漂亮镜头的简单拼接，而是一个有结构、有逻辑的叙事整体。
如今，一场由 AI 智能体驱动的变革正在发生。近日，来自香港科技大学、西北工业大学、清华大学等多家高校及研究机构的学者联合发布了遥感 AI 智能体领域系统综述。全文逾万字，首次为「遥感智能体」给出了严格定义，系统梳理了其架构、应用、数据集与未来方向。
我们也在 Claude Code、本地部署的龙虾里，都接入了 MiniMax M2.7 模型，以及 MiniMax 提供的 MaxClaw，然后把真实的开发过程中遇到的 Bug、枯燥的金融数据，还有大量的长流程任务统统交给它。
面壁智能为你单独造了个“养虾池”，把数据、模型、“龙虾”都留在本地。
AI下半场拼的是数据。
Agnes AI近日披露了一组新的业务数据：全球用户规模已突破700万，年度经常性收入（ARR）接近2000万美元，并于去年底完成千万美元级融资。据公司方面透露，Agnes目前正在推进新一轮融资，目标估值约2亿美元，以持续投入核心技术研发并推动全球市场扩展。
从观测时间序列数据中准确识别因果关系，是生命科学、地球科学、经济学以及人工智能等诸多领域的核心科学问题。尤其在复杂生物系统中，基因、蛋白质和代谢物之间高度耦合，并常常受到大量不可观测因素的干扰——这些「隐形混杂」无法被直接测量，却会严重误导因果推断结果，产生虚假的因果关联。
2025 年 1 月，特朗普在白宫亲自站台，宣布了一个号称“史上最大 AI 基础设施项目”的宏伟计划。OpenAI 联合软银、甲骨文和阿布扎比主权基金 MGX，组建了一家名为 Stargate LLC 的合资公司，承诺在四年内向美国 AI 基础设施投入 5,000 亿美元。
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
