Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。
闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果Agent能操作命令行，就有了与整个计算机系统交互的能力。 也意味着一台计算机的几乎所有功能，都可以通过自然语言来驱动。 这种产品终于有雏形了
在 AI 与自动化方面，Block 在 2025 年初推出了一个名为 “Goose” 的开源 AI Agent 框架。Goose 的设计初衷是：将大型语言模型输出与实际系统行为（如读取／写入文件、运行测试、自动化工作流）连接起来，从而不仅让模型能“聊”而且能“干活“。
华人大三学生，1100 万美元种子轮，硅谷学生创业目前融资最高产品。
厦门大学和腾讯合作的最新论文《FlashWorld: High-quality 3D Scene Generation within Seconds》获得了海内外的广泛关注，在当日 Huggingface Daily Paper 榜单位列第一，并在 X 上获得 AK、Midjourney 创始人、SuperSplat 创始人等 AI 大佬点赞转发。
当大语言模型突破了 “理解与生成” 的瓶颈，Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公，几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM 能力、执行具体任务。
来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社交媒体浏览量。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
在一场仅有少数头部机构参与的AI Infra闭门会上，一位顶尖AI公司创始人的这句话，让在场的许多云服务资深人士陷入了长久的沉默。
AI Coding火了大半年，AI Debugging也来了！刚刚，OpenAI发布由GPT-5驱动的“白帽”Agent——Aardvark（土豚）。这只“AI安全研究员”能帮助开发者和安全团队，在大规模代码库中自动发现并修复安全漏洞。
