General Agent将如何融入贝索斯公司尚未可知。 General Agents由前OpenAI研究员威廉·格斯（William Guss）于2024年创办，汇聚了来自麻省理工大学、谷歌大脑等高校和机构的研究人员，专注计算机Agent赛道，目前已发布一款Agent产品Ace，该产品能接管用户的电脑并以超人类的速度执行指令操作。
让AI推荐一款家用车、一款新手机，甚至一家本地餐厅，10秒钟，看起来无所不知的AI就能迅速给出“智能推荐”名单。然而这份看起来客观中立的答案，背后可能早已被“精心策划”过。
REG 是一种简单而有效的方法，仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型（如 DINOv2）的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练，从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上，
Google 前天发布了 Antigravity，一款号称“下一代 agentic 开发平台”的全新 IDE。官方宣传强调它能规划、执行、验证整个开发流程，似乎代表着 AI 编程进入了新的阶段。然而，最早一批上手使用的开发者却纷纷吐槽：任务跑着跑着就因“模型过载”中断，信用额度几十分钟内耗尽，连完整测试都难以完成，体验堪称“开局即崩”。
RAG效果不及预期，试试这10个上下文处理优化技巧。对大部分开发者来说，搭一个RAG或者agent不难，怎么把它优化成生产可用的状态最难。在这个过程中，检索效率、准确性、成本、响应速度，都是重点关注问题。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，机器人的「幻觉」却先来了？在需要几十步操作的长序列任务中，现有的VLA模型经常「假装在干活」，误以为任务完成。针对这一痛点，北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习，配合几何探索与长程记忆，在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。
如果说过去一年里，AI 让开发者生产力翻倍，那么如今它也开始以同样的速度放大风险。 上周，Google 刚刚推出的基于 Gemini 的全新 AI 编码工具 Antigravity，上线不到 24 小时便被一名安全研究员攻破，指出它存在严重的安全Bug。
作为得到AI学习圈的主理人，我的日常除了帮大家盯着AI领域的前沿动态，另一项重要任务就是高强度地测评和使用各种AI产品。说实话，在写作这类AI工具上，我经常感到无聊——很多工具生成的文章虽然快，但往往千篇一律。
“星巴克内部正在计划，希望在三年内为所有员工配备一个‘数字员工助手’，可能不止一个。有了这样的助手，我们会有更多的时间思考和创新，这些是 AI 永远也给不了的。”
特朗普按下「创世纪」按钮之时，美国举国豪赌「AI曼哈顿计划」！白宫给它起名叫——美国创世纪计划（US Genesis Mission）： 让AI直接参与提出科学假设、设计实验、分析数据，让「AI科学家」加速科研创新。
