让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
这不是科幻，这是 Anything 正在发生的真实故事。这家刚刚完成 1100 万美元融资、估值达到 1 亿美元的创业公司，在上线两周内就实现了 200 万美元的年度经常性收入。更让人震惊的是，他们的用户已经开始用这个平台做出真正赚钱的生意。我深入研究了这家公司后，发现他们不只是又一个 AI 编程工具，而是在彻底改变软件开发的游戏规则。
风雨飘摇中的Meta，于昨天发布了一篇重量级论文，提出了一种被称作「早期经验」（Early Experience）的全新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供了一种新思路。
最近，两条消息同时刷屏：先是 9 月 23 日快手宣布其可灵 2.5 Turbo 图生/文生视频模型，推出 10 天后，即在 Artificial Analysis 上成为世界第一；紧接着，腾讯也宣布混元图像 3.0 模型在 LMArena 上成为世界第一。
Mila 和微软研究院等多家机构的一个联合研究团队却另辟蹊径，提出了一个不同的问题：如果环境从一开始就不会造成计算量的二次级增长呢？他们提出了一种新的范式，其中策略会在基于一个固定大小的状态上进行推理。他们将这样的策略命名为马尔可夫式思考机（Markovian Thinker)。
“事实证明，不焦虑的人做不好 AI 应用。” 文丨程曼祺 “明年可能是 to C 应用的元年。”9 月 28 日，Lovart 创始人陈冕告诉我们。 第二天，“元年” 被加速——OpenAI 发布 S
来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所（SAIT）的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型（TRM）。这个 TRM 有多离谱呢？一个仅包含 700 万个参数（比 HRM 还要小 4 倍）的网络，在某些最困难的推理基准测试中，
Meta 超级智能实验室、伦敦大学学院、Mila、Anthropic 等机构的研究者进行了探索。从抽象层面来看，他们将 LLM 视为其「思维」的改进操作符，实现一系列可能的策略。研究者探究了一种推理方法家族 —— 并行 - 蒸馏 - 精炼（Parallel-Distill-Refine, PDR），
最近，美国多家 AI+医疗明星公司接连传来进展：OpenEvidence（医学知识搜索） 的 ARR 已突破 1000 万美元，每天有上万名医生付费使用；Abridge（临床文档转写） 完成 2.5 亿美元融资；Tempus AI（肿瘤学与精准医疗） 已在纳斯达克上市，市值一度超过 60 亿美元；Hippocratic AI（医疗专属大模型） 估值也已达数十亿美元。
你有没有想过，我们对软件公司的所有认知可能都要被推翻重建？当一家公司用 19 个人就能在一年内做到 1 亿美元 ARR（年度经常性收入）时，当传统需要 500 人团队才能达成的里程碑现在只需要几十人就
