腾讯自发布一季报以来股价表现平平，虽有小涨，但未能创出新高。今年2月我在《Deepseek带来的价值重估 腾讯还能涨多久？》中说过，腾讯股价接下来能不能继续上涨，要看AI能带来多少实实在在的收入贡献。在一季报中，腾讯管理层虽然强调了AI对广告业务的提升，但未量化到具体的收入，也没有披露任何与AI相关的运营数据。
当AI搜索完全免费后， 我们的工作流、交互方式、信息记录方式都会有什么变化？
只用5%的参数，数学和代码能力竟然超越满血DeepSeek？
TL;DR：如果您有一个AI产品，用户问您这是AI Agent还是Agentic AI？如果您回答不出来，或者认为这两个概念是一回事，那您可能需要重新审视自己的技术认知了。不过没关系，因为99%的人都不知道，现在您只需要看完这篇文章就可以了。
AI 火了之后，我就想问：有谁还没有用过 AI？
AI无处不在——从聊天机器人、推荐引擎到语音助手和ChatGPT或谷歌Gemini等工具。但在所有这些智能技术的背后，有一样东西经常被忽视：使这一切成为可能的硬件。
微软在官网开源了一个专用于浏览器网络任务的Agent——Magentic-UI。Magentic-UI是基于微软曾经开源的 Magentic-One基础之上开发而成，并支持人机协同的控制方法来提升智能体的执行效率和准确率。
2002年，在拿下中国高校第一个ACM（计算机领域最顶尖的程序设计大赛）金牌后，上海交大设立了“ACM班”，这个用最高竞赛命名的班级后来人尽皆知，成为中国AI人才的重要阵地。也在那年，李磊成为ACM班第一届的学生。在ACM班他第一次意识到，“原来计算机能帮助解决人类的这么多问题。”
当你在搜索“中国队在多哈乒乓球锦标赛的成绩”时，一篇新闻报道的文本部分和你的查询的相关性是 0.7，配图的相关性 0.5；另一篇则是文本相关性为 0.6，图片也是 0.6。那么，哪一篇报道才是你真正想要的呢？
随着基础模型的快速发展和 AI Agent 进入规模化应用阶段，被广泛使用的基准测试（Benchmark）却面临一个日益尖锐的问题：想要真实地反映 AI 的客观能力正变得越来越困难。
