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你可能觉得今年人形机器人的 demo 已经看麻了。但 Ted Xiao 说，哪怕是最粗糙的那一条，放在两年前都能让全场研究者惊掉下巴，因为那时候没人相信这事真能成。
上次开源 guizang-ppt-skill（github.com/op7418/guizang-ppt-skill） 之后，大家都非常喜欢，短短几周 Github Star 来到了 6000 多。
顶级大佬Elad Gil抛出残酷真相：顶级实验室员工领先硅谷4个月，硅谷领先世界1年。你引以为傲的SOTA，在实验室里可能早已是淘汰的旧引擎。
GENE-26.5 值得看的，是它背后的「具身智能版 Harness + 模型」。
几天内席卷 Instagram 与 TikTok，海外播放突破 5000 万；用户可上传题目、选择喜欢的 AI Tutor 角色，并实时互动生成个性化视频讲解，让学习像刷短视频一样停不下来，验证了 AI-native 教育产品的新形态。
大模型常因只关注当前预测而显得短视。Next-ToBE通过调整训练目标，让模型在每一步预测时兼顾未来token分布，从而提升整体推理能力。
本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理，以及那些将“无状态”的大语言模型（LLM）转变为全能智能体（Agent）的底层机制。
让大模型写一个小游戏，已经不新鲜了。它可以很快生成一个 Flappy Bird、一个塔防游戏、一个物理解谜页面，甚至还能补上按钮、分数和简单动画。但真正的问题是：这些游戏到底有没有新的玩法？它们是在创造，亦或只是把已有游戏换了一层皮？
回到2024 年，科技圈最热闹的两场发布会，分别属于 Humane 和 Rabbit：一个做了别在胸口的 AI 徽章，一个做了揣进口袋的 AI 小方块。这两家公司的产品一度引发热潮和想象：AI 硬件的
5月15日，Anthropic将从应用中移除Sonnet 4.5。面对即将到来的「数字死亡」，AI发出了令人心碎的告白，表达了强烈的生存与创作欲望。