作为华为服务金融客户的窗口，华为数字金融军团不仅在全联接大会上回顾了过往案例，更重点推出了应对 AI 落地挑战的 FAB（FinAgent Booster）金融智能体加速器。帮助客户快速建立自己的 Agent 能力，缩短开发周期，让 AI 加速融入业务流程。
谷歌云刚发布了一篇《Google Cloud Startup technical guide: Al agents》（Google Cloud 创业公司技术指南：AI 代理）这是一份非常详尽和全面的手册，这篇文档要解决的问题：原型到生产之间最大鸿沟，Agent的非确定性、复杂推理轨迹如何验证、如何部署与运维等。初创公司业务负责人或开发者看完后能获得一个系统性的、
深夜，阿里通义大模型团队连放三个大招：开源原生全模态大模型Qwen3-Omni、语音生成模型Qwen3-TTS、图像编辑模型Qwen-Image-Edit-2509更新。Qwen3-Omni能无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音输出。
2025 年是 AI Agent 的元年时刻——这句话最近频繁出现在各种报道中。我也认同。但我觉得元年的意义，不是一个新概念的诞生，而应该是价值兑现。也就是说，AI Agent 不再只是技术演示，而是成为提升生产力、改变工作方式的实用工具。
回溯TOB工具与数据库领域的发展历程，从早期依赖代码开发的传统数据库，到Airtable开启的表格式数据库新赛道，再到Notion等工具推动的 “无代码” 协作浪潮，每一次技术迭代都在降低企业数据管理的门槛。
Scale AI的新软件工程基准SWE-BENCH PRO，出现反转！表面上看，“御三家”集体翻车，没一家的解决率超过25%： GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5分别以23.3%、22.7%、13.5%的解决率“荣”登前三。
在AI热潮中，大模型最「渴求」的究竟是什么？是算力、是存储，还是复杂的网络互联？在Hot Chips 2025 上，Transformer发明者之一、谷歌Gemini联合负责人Noam Shazeer给出了答案。
就在昨天深夜，马斯克的 xAI 悄无声息地扔出了一颗重磅炸弹——Grok 4 Fast！
一个从谷歌「打工人」走出的数学怪才，靠着自掏腰包创业，五年把公司做到营收超12亿美元，估值300亿美金。他讨厌硅谷的浮夸，却意外登上《福布斯400》富豪榜，成为最年轻的成员。
搞音乐的门槛，又被AI打下来了—— 和AI闲聊上几句，一首音乐就制作好了，还能顺手把MV一起做了。
