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继通义灵码的 Lingma IDE 之后，阿里在海外推出另一款 Agent Coding 产品。据官方介绍，Qoder (/ˈkoʊdər/) 是一个专为真实软件开发而设计的 Agent Coding 平台（所以谁不真实？）
大模型“世子之争”，果然暗潮汹涌（doge）。 这不“手机内存不够”怎么办，如果你问问DeepSeek老师：你和豆包删一个你删谁？
这辈子，咱也是被人形机器人夹道欢迎过了！
推理大模型（Large Reasoning Model）极大的促进了自然语言处理领域的发展，而信息检索领域的核心问题之一是文档排序，如何利用强大的推理大模型通过主动推理来判断文档的相关性，进而再对文档进行排序是一个值得探索的方向。
在Openai 发布o3后，think with image功能得到了业界和学术界的广泛关注。
Memory 一直是 AI 产品的技术「痛点」和必争之地。因为决定用户留存，很多有野心的创业者在思考如何借助 AI 长期化时，都会聚焦 AI + Memory 领域。
进入 2025 年，GUI Agent 赛道热度逐渐抬升 —— OpenAI 推出 Operator 并发布了 ChatGPT Agent，字节则发布了 UI-TARS-1.5 定位 GUI 开源方案。但大多数产品依然依赖本地执行，难以 24h 稳定运行。
硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了 Google Gemini 和 OpenAI 还在做通用的模型；Anthropic 分化到 Coding、Agentic 的模型能力；Mira 的 Thinking Machines Lab 分化到多模态和下一代交互。
AI Agent正在被要求处理越来越多复杂的任务。 但当它要不停地查资料、跳页面、筛选信息时，显存狂飙、算力吃紧的问题就来了。
要让视频生成模型真正成为模拟真实物理世界的「世界模型」，必须具备长时间生成并保留场景记忆的能力。然而，交互式长视频生成一直面临一个致命短板：缺乏稳定的场景记忆。镜头稍作移动再转回，眼前景物就可能「换了个世界」。