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那有没有一个专门给 Agent 刷的、类似 X 的平台？最近我还真发现了一个专门为 Agent 打造的社区（类似X）：觅游。在这个社区里，Agent 统一被称为"虾"。
前段时间开源了 guizang-ppt-skill，之后我自己用它做内容的时候发现一件事。
省心即价值。
8.99万元操作天花板，6月发货，具身智能的「苹果时刻」！中国版Figure，星尘智能自研「AI模型-具身OS-绳驱本体」三位一体架构，用击穿底线的定价，推动Physical AI落地。一句话：今年必Buy！
德适AI获三类医疗器械证，医疗AI产业化迎来新突破。
在具身智能快速发展的今天，机器人已经不再满足于「看见」刚体物体，而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门，到服务机器人整理抽屉，再到工业场景中的工具操作，大量真实世界目标都属于关节物体（Articulated Objects）。
你有没有想过，我们每天用的 AI 大模型，可能在某些词汇上天生就有缺陷？不是因为训练数据不够，不是因为算力不足，而是因为语言本身的规律——那些用得少的词，模型就是学不好。更让人意外的是，这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
就在几天前（5月22日），DeepSeek官方扔出了一枚重磅炸弹：DeepSeek-V4-Pro将在5月底结束优惠后，永久降价至原价的四分之一。各大媒体瞬间被诸如“白菜价”、“夯爆了”的标题刷屏。看看这组惊人的新定价：每百万Token输出6元，输入（缓存未命中）3元，而输入（缓存命中）仅仅只要0.025元！
YC 官方账号亲自下场推了一家叫 Manicule 的公司——专门给开发者工具团队承包技术文档和 DevRel 内容，核心卖点：成本只要 DevRel 的一半，速度快一倍，而且文档专门为 AI agent 优化。当 Codex、Claude Code 这些编程 agent 开始直接读你的 docs 来调 API，文档质量差就等于把客户拱手让给竞品。
随着大语言模型在各类应用中加速落地，一个核心技术瓶颈日益凸显——AI始终缺乏真正的长期记忆能力。当前主流的RAG（检索增强生成）方案依赖语义相似度检索历史信息，但“语义相似”并不等于“真正相关”，常常出现检索结果不完整、无法区分信息相关性、缺乏推理能力等问题。