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在人类满分都罕见的普特南数赛上，AI直接12题全对拿满分。陶哲轩等大佬预言AI已经取得了重要里程碑，再加上GPT-5.2 Pro在数学上强到「离谱」的表现，那种「奇点将近」的直觉，真的压不住了。
新年新气象！AI大神吴恩达2026年目标公开：要做一个新的图灵测试，他称之为图灵-AGI测试。光看名字就知道，这个测试专为AGI而生。
在真实世界中，部署并不是一个孤立步骤，而是一条连续链路：工具能否被发现、是否被正确理解、能否构建环境，以及是否真的可以被执行。Deploy-Master 正是围绕这条链路，被设计为一个以执行为中心的一站式自动化工作流。
最近，奥特曼的焦虑肉眼可见。去年年底，谷歌Gemini 3横空出世，一举横扫各大榜单，将ChatGPT狠狠拽下了神坛。为了抢回AI皇冠，奥特曼不得不拉响「红色警报」。
今天我们就借着科技领域的东风，花1分钟时间来了解一下MiniMax的创始人闫俊杰的个人履历和创业故事：1989年，闫俊杰出生于河南某县城。闫俊杰的爸爸是一名初中老师，妈妈是一名公务员，尽管闫俊杰说小时候县城的教育资源相对匮乏，但他父母都有稳定的工作，想必他的童年也比较幸福。
2026年1月5日，由陈天桥和清华AI学者代季峰联合发起的MiroMind团队，正式发布了自研旗舰搜索智能体模型MiroThinker 1.5。这个消息本身并不算特别，毕竟最近几个月几乎每周都有新模型发布。但当我深入了解后发现，这个模型背后代表的思路，可能会彻底改变我们对AI能力边界的认知。
Agent 并不是一次性输出的系统。它们运行在多轮交互之中：调用工具、修改内部状态、根据中间结果不断调整策略。也正是这些让 Agent 变得有用的能力 ——自主性、智能性与灵活性 —— 同时也让它们变得更难以评估。
在这场一年狂飙的亲历者之一——MCP 联合创作者、核心维护者 David Soria Parrra 看来，最戏剧性的分水岭发生在四月前后：当 Sam Altman、Satya Nadella、Sundar Pichai 先后公开表态，Microsoft、Google、OpenAI 都将采用 MCP，“大客户”突然从 Cursor、VS Code 扩散到整个行业。
近日，清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习，让大模型在策略游戏中进行自博弈（Self-Play）。实验表明，这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水
在传统企业中，市场调研往往是决策最慢的一环，从问卷设计到洞察输出要花上数周。Dialogue AI试图用AI自动化整个研究流程，让洞察生成的速度与产品迭代保持同步。它的出现不仅是效率的革新，更是企业理解用户方式的范式转变——让研究从被动响应变为实时驱动。