让Codex无限进步！Agent版X来了～
让Codex无限进步！Agent版X来了～最近 Codex 真的是越用越顺手。我每天让它 kuku 干活，基本上就没有它干不了的活。而且开了 Pro 是真滴爽，再也没触发过限额了
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7329 点击 2026-05-28 11:26
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最近 Codex 真的是越用越顺手。我每天让它 kuku 干活，基本上就没有它干不了的活。而且开了 Pro 是真滴爽，再也没触发过限额了
Gemini 3.5的闯祸实录。
前段时间开源了 guizang-ppt-skill，之后我自己用它做内容的时候发现一件事。
当一家年赚 500 亿美元的公司，决定把几乎同等规模的钱砸向 AI 基建，这件事本身就值得重新审视中国科技巨头的战略决心。
省心即价值。
一个号称「零污染」的新基准 DeepSWE，用113道原创题撕开了旧编程榜单的遮羞布。
8.99万元操作天花板，6月发货，具身智能的「苹果时刻」！中国版Figure，星尘智能自研「AI模型-具身OS-绳驱本体」三位一体架构，用击穿底线的定价，推动Physical AI落地。一句话：今年必Buy！
德适AI获三类医疗器械证，医疗AI产业化迎来新突破。
刚刚，英伟达再次甩出一份炸裂财报：单季营收816亿美元，光数据中心一项就占了92%。但真正应当注意的，是财报中一个一年翻了近29倍的数字。它背后，是英伟达正在悄悄完成的身份转换：从「卖铲子的人」，变成整条AI产业链的「收租人」。
迈入今年618大促周期，各大电商平台纷纷加码AI购物，智能选购成为各家角逐的新焦点。
在具身智能快速发展的今天，机器人已经不再满足于「看见」刚体物体，而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门，到服务机器人整理抽屉，再到工业场景中的工具操作，大量真实世界目标都属于关节物体（Articulated Objects）。
图片来源：Baseten AI 初创公司 Baseten 近期正与投资者洽谈，计划以 110 亿美元估值（含融资额）募集 10 亿美元资金，据知情人士透露。这将使该公司估值较三个月前公布的上一轮 50
3D世界“会看”了，但还不会“改”。
你有没有想过，我们每天用的 AI 大模型，可能在某些词汇上天生就有缺陷？不是因为训练数据不够，不是因为算力不足，而是因为语言本身的规律——那些用得少的词，模型就是学不好。更让人意外的是，这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
就在几天前（5月22日），DeepSeek官方扔出了一枚重磅炸弹：DeepSeek-V4-Pro将在5月底结束优惠后，永久降价至原价的四分之一。各大媒体瞬间被诸如“白菜价”、“夯爆了”的标题刷屏。看看这组惊人的新定价：每百万Token输出6元，输入（缓存未命中）3元，而输入（缓存命中）仅仅只要0.025元！
距离谷歌的Gemini 3.5 Flash发布已经一周多了。
YC 官方账号亲自下场推了一家叫 Manicule 的公司——专门给开发者工具团队承包技术文档和 DevRel 内容，核心卖点：成本只要 DevRel 的一半，速度快一倍，而且文档专门为 AI agent 优化。当 Codex、Claude Code 这些编程 agent 开始直接读你的 docs 来调 API，文档质量差就等于把客户拱手让给竞品。
念念不忘，必有回响。
随着大语言模型在各类应用中加速落地，一个核心技术瓶颈日益凸显——AI始终缺乏真正的长期记忆能力。当前主流的RAG（检索增强生成）方案依赖语义相似度检索历史信息，但“语义相似”并不等于“真正相关”，常常出现检索结果不完整、无法区分信息相关性、缺乏推理能力等问题。
据彭博社援引知情人士透露，字节跳动计划采购数百万颗高通AI ASIC芯片，用于支持其AI Agent业务。受相关消息刺激，高通股价周三盘中一度上涨8.3%，创下阶段性新高。
GPT-5.5被扒出「假思考」，用两小时就被偷偷换成mini，200美元月费买了个「薛定谔的脑子」。Trace命令实锤，官方文档亲自认领。往后有纷纷吐槽：OpenAI，你糊弄谁呢？
昨晚，AI模型聚合平台OpenRouter宣布完成1.13亿美元（约合人民币7.67亿元）的B轮融资。本轮融资由谷歌母公司Alphabet旗下的成长基金CapitalG领投，英伟达NVentures、ServiceNow等一众风险投资机构跟投，a16z、Menlo Ventures持续加注。外媒报道，该公司融资过后估值飙升至13亿美元（约合人民币88.22亿元）。
越过从记忆到理解的鸿沟。
真正的医疗 AI 需要架构重塑。
过去两年，具身智能的资源与研究重心高度集中于视觉感知，聚焦于“让机器人看懂世界”。
5 月 22 日，星巴克在内部通讯中正式通知北美 1.1 万家门店：立即停止使用名为 “自动计数（AC）” 的 AI 库存工具，所有饮品原料（糖浆、牛奶、浇头等）回归人工盘点。
遇到烦心事，你会第一个找谁倾诉？
当所有人都在盯着 GPU，真正卡住 AI 脖子的，是另一块芯片。
过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
OpenAI要发力营销了！
