模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层，在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求，我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和
3 月 16 日，新加坡 AI 创业公司 Okara 用一条相当简洁的推文介绍了他们新产品：输入你的网站地址，一支 AI 智能体团队就会开始帮你获取流量和用户。
GPT-5.4破纪录了！
自回归视频生成越往后越崩的问题有救了！
最近几年，大模型赛道好不热闹。
吉林大学&微软亚洲研究院等团队提出MindPower框架，让机器人像人一样理解他人想法并主动帮忙，构建了首个以机器人为中心的心智推理评测体系，通过六层推理链条，让AI不仅看懂场景，更能推断意图、做出决策、执行动作，显著提升助人能力。
当 Transformer 席卷计算机视觉领域，高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显：标准 Softmax 注意力的二次复杂度，让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸，高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。
最近AI圈又多了一张硬核通行证，Anthropic刚刚在官网发布了Claude首个AI架构师认证。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
Karpathy让AI通宵干活，自己去蒸桑拿了。
