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一部由AI创作的连续短剧，成了最近中文互联网上最受关注的作品之一。上线不到30天，《被裁掉的女孩》第一季，播放量破亿。作品之外，剧中的两名角色也开始拥有自己的“观众”，方桃子和周以衡分别开设了社交账号，“两个AI演员比内娱待爆艺人都火”也成为社交平台上的热门讨论。
我们想强调的是：智能体 “跑得久”，并不等于 “具备长程能力”。真正的关键，不在于占用更多时间与算力，而在于能否在更长、更复杂、更真实的推理依赖链上持续、有效地行动。长期以来，Autonomous Agent、Self-Evolving Agent 等概念常与长程智能体混用。
你有没有想过，写代码这件事的对象正在悄悄换人？上周一晚上，我在旧金山Market Street上WorkOS的办公室里待了将近两个小时，看了二十几个现场demo。进门之前我以为这只是一场普通的创业展示夜，但看完之后我意识到，这群人在展示的根本不是产品，而是他们对"写代码、用代码、读代码"这件事本身的理解，已经发生了多深的变化。
“包括Physical Intelligence在内，如今的北美头部具身智能公司离成熟都还有不短的距离。整个领域，也还没出现真正的奠基性工作。”“中国真正领先的，恰恰是机器人硬件。美国同样没有成熟答案，中国公司又何必急着把自己称为‘中国版XX’？”
SFT是LLM从“通才”变成“专才”的关键步骤。业界默认做法是：准备标注数据（QA对、指令-回复对等）在基座模型上跑SFT训练。看loss曲线收敛了→认为训练完成。但问题在于：loss是全局平均，掩盖了样本间的差异。loss收敛只代表“大部分样本学会了”——那些始终学不会的样本被淹没了。
以往的空间音频模型，要么受限于实验室的苛刻采集条件，要么被高昂的人工标注成本卡住脖子。而团队的核心洞察是：相机的自运动本身就是一种免费的监督信号。当相机转动时，声源在声场中的相对位置随之改变——这种变化无需人工标注，模型即可从中学习空间对应关系。这项工作入选CVPR 2025 Highlight，投稿论文前2%。
经常用AI的人都知道，AI给出的答案质量，很大程度上取决于你提问的方式。这一点，几乎成了当下社交媒体的流量密码。打开各大平台，随处可见兜售各类Prompt的帖子，我们自己的收藏夹里也往往躺着几十套Pr
按照超聚变的定位，TokenBox™ 是一套面向办公室场景的企业级本地 AI 平台。它将算力模块、模型服务、推理加速、Token 运营和安全管理整合进同一套产品体系，让企业能够在本地持续生产、调度和管理 Token。
Anthropic又被扒光了！这一次，Claude Opus 5的系统提示词，被人整份扒下来，传到GitHub上了。旗舰刚发，就被全网「开盒」，这一波属实猝不及防。就在上线的同一天，开发者Eversmile1直接建了个新仓库。
Agent 执行任务的时候，会反复踩坑、不断试错，最后积累一些正确的经验。但这些经验通常只能停留在当前会话，或者当前 Agent 的记忆里，很难传给其他 AI。一个 Agent 调用某个 API，花了半个小时查文档、改参数，连续失败好几次，最后终于找到正确方法。