近日，谷歌资深工程主管、杰出工程师 Antonio Gulli 在网上公开发布了自己的新书《Agentic Design Patterns（智能体设计模式）》。地址：https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE/preview?tab=t.0#
这次英伟达可谓是“全家桶”式发布：不仅有让机器人拥有”物理直觉”的Newton引擎，还有赋予机器人人类推理能力的Isaac GR00T N1.6基础模型，以及能够生成海量训练数据的Cosmos世界基础模型，直接瞄准了机器人研发中最头疼的几个问题。
当全世界都在狂热追逐大模型时，强化学习之父、图灵奖得主Richard Sutton却直言：大语言模型是「死胡同」。在他看来，真正的智能必须源于经验学习，而不是模仿人类语言的「预测游戏」。这番话无异于当头一棒，让人重新思考：我们追逐的所谓智能，究竟是幻影，还是通向未来的歧路？
DeepSeek v3.2有一个新改动，在论文里完全没提，只在官方公告中出现一次，却引起墙裂关注。开源TileLang版本算子，其受关注程度甚至超过新稀疏注意力机制DSA，从画线转发的数量就可以看出来。
2016年，Hinton曾建议停止培训放射科医生，因为他们在未来五年中很可能被AI取代。如今已快九年，美国放射科医生不仅没有被AI取代，而且还以52万美元的平均年薪成为全美第二高薪的医疗专业，岗位数量也创下历史新高。
Agent元年赛程过半，最“难啃”的企业级Agent，怎么样了？表层现象是，想推动企业从“被动接受”到“主动拥抱”Agent，比想象中的难。“无论是过去的SaaS还是今天的Agent，企业在考虑引入与付费的时候遵循的原则其实都是一样的，ToB Agent要深度嵌入企业的决策与运营流程，不能因为技术门槛低就开始盲目尝试。”
来自德国癌症研究中心（DKFZ）、欧洲分子生物学实验室（EMBL）、哥本哈根大学等机构的研究团队开发了一款名为Delphi-2M的AI医疗大模型。该模型能通过分析用户的医疗记录和生活方式，并提供长达了20年，覆盖癌症、皮肤病和免疫疾病等1258种疾病的风险估计。
强化学习之父、2024 年 ACM 图灵奖得主 Richard Sutton 曾指出，人工智能正在迈入「经验时代」—— 在这个时代，真正的智能不再仅仅依赖大量标注数据的监督学习，而是来源于在真实环境中主动探索、不断积累经验的能力。
AI技能真的很值钱，甚至比你专门读个硕士能带来的涨薪幅度还要高！若干市场调研和企业招聘说明中，这个结论始终在被反复验证。
今天吃到一个科技圈的瓜，主角是 77 岁的 AI 教父 Geoffrey Hinton，诺贝尔奖图灵奖得主。
