很疯狂，Meta AI裁员能裁到田渊栋头上，而且是整组整组的裁。田渊栋在Meta工作已超过十年，现任FAIR研究科学家总监（Research Scientist Director），他领导开发了早于AlphaGo的围棋AI“Dark Forest”
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”（deep search agents），两个实打实的工程痛点，一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考，另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折，研究者直面挑战，从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程，让复杂推理既有用又能跑得起来。
在 AI 发展的新阶段，大模型不再局限于静态知识，而是可以通过「Search Agent」的形式实时连接互联网。搜索工具让模型突破了训练时间的限制，但它们返回的并非总是高质量的资料：一个低质量网页、一条虚假消息，甚至是暗藏诱导的提示，都可能在用户毫无察觉的情况下被模型「采纳」，进而生成带有风险的回答。
用户体验研究（UXR，User Experience Research）是驱动企业增长的引擎，但核心流程却高度依赖人工。从收集数据、分析客户需求、再到测试产品，需要一段很长的时间线，这个过程常常出现 “企业想做的” 与 “用户真正需要的” 之间的脱节。
采访时间不到1小时，信息密度却堪称爆炸！ OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen开启同台爆料模式：氛围编码的下一步或许是氛围研究（Vibe Researching）；
Lessie 的定位简单直接：People Search AI Agent。一句话描述它的能力：帮你从互联网与数据库里快速找到任何人，并自动化完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求，Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。
在AI快速迭代的浪潮下，搜索正在经历一场前所未有的重构。秘塔AI最新推出的「Agentic Search」模式，不再停留于「问什么答什么」，而是「边想边搜边做」。
字节跳动Seed团队联合哥伦比亚大学商学院推出了FinSearchComp，这是首个完全开源的金融搜索与推理基准测试。该基准包含635个金融专家精心设计的问题，覆盖全球和大中华两个市场，并在多个主流模型产品上进行了全面评测。
谢集，浙江大学竺可桢学院大四学生，于加州大学伯克利分校（BAIR）进行访问，研究方向为统一多模态理解生成大模型。第二作者为加州大学伯克利分校的 Trevor Darrell，第三作者为华盛顿大学的 Luke Zettlemoyer，通讯作者是 XuDong Wang, Meta GenAl Research Scientist、
AI编写「生命代码」成真！今天，斯坦福联手Arc Institute放大招，以噬菌体ΦX174为模板，用AI首次生成基因组。其中，16个成功猎杀大肠杆菌，还能KO耐药菌，堪称生命学的「ChatGPT时刻」。
