搜索
Google等提出RRSI，通过正则化Agent Harness自我改进中的Proposal与Selection，减少过拟合与复杂度累积，并提升未见基准上的迁移表现、降低Token成本。
就在刚刚，英伟达史上首次公布了下一代旗舰级机柜 Vera Rubin NVL72 的首次片上实测数据。而且，这次实测直接拉来了DeepSeek-V4-Pro，跑最真实的「智能体编码」任务！结果令人吃惊：对比当前的主力机皇GB300 NVL72，Vera Rubin的每兆瓦吞吐量最高飙升了30倍、Token成本最高暴降了35倍！
某天，老板让你用 Agent 手搓个自动化流程的小工具，你袖子一撸，信心满满地开干。
刚刚，清华团队开源硬核Agent系统PilotDeck，在开发者圈已经传疯了。项目独立建舱，记忆可视可改，Token还能省一大半。从此，一个人，就是一支AI军团！
欢迎大家尝试前不久GitHub的日榜榜首项目——Claude Context。通过在AI coding场景引入混合检索，Claude Context相比使用grep的原生 Claude Code 能大幅提升检索精度和效率，减少约 40% 的 不必要Token 消耗。
当 AI 智能体不再只是「一次性工具」，而是能够持续学习、自我进化的「数字伙伴『数字同事』，会发生什么？自进化智能体应该采取怎样的设计原则？
2月13日，OpenClaw官方的博文提到，一个由OpenClaw驱动的机器人证明了自主智能体在预测市场的强大潜力——单周狂揽11.5万美元利润。1月底，Polymarket也发布过一条有趣的帖子：Agent们正在Polymarket上进行交易，试图补贴自己的token成本。
几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
过去一年，AI模型的价格暴跌百倍！同样一句话，去年要10块，现在只要几分钱。可与此同时，家政、育儿、心理咨询、维修.....这些「手工活」越来越贵。科技正在疯狂通缩，生活却越来越通胀。这不是经济学笑话，而是Jevons与Baumol共同制造的现实：当机器更聪明，人工就更昂贵。
当所有人还在为参数内卷时，智能体真正的决胜点已经转向了速度与成本。浪潮信息用两款AI服务器直接给出了答案：一个将token生成速度干到10毫秒以内，一个把每百万token成本打到1元时代。