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日常生活里人类的直觉判断，放到机器人身上，往往会变成棘手难题。
大模型能看懂复杂的网页结构，也能理解各种游戏的通关规则。
超智能这场竞赛的胜负手不在后训练，而在谁先跑通 RSI 预训练。
上个月告诉助手「订机票选靠窗座位，优先上午的航班」，这次出差让它订票，它还记得吗？换一个对话、交给另一个执行任务的 Agent，这条要求还在吗？
代码写错了、命令报错了、环境配坏了，Code Agent 接下来会做什么？
最近，数字果蝇在AI圈火了。
AI 真的能理解三维世界吗？
庞大的序列搜索空间，是蛋白质设计面临的核心难题之一。
最近翻各家大厂的技术报告，很容易生出一种错觉：大模型好像已经把人类的网络安全防线打穿了。NYU CTF、Cybench、CyberGym 排行榜上，不管闭源大厂还是开源新秀，漏洞解决率动不动就 80% 往上。
当数千个大语言模型智能体被连入同一个网络、彼此可以自由交流并不断更新观点时，会发生什么？
用流匹配（Flow Matching）或扩散模型（Diffusion Models）生成一张手写数字图像、一段 DNA 序列，通常需要从噪声出发，经过多步采样才能得到结果。每一步都要调用模型，生成质量逐渐改善，计算开销也随之增加。
多轮图像编辑允许用户通过连续指令，逐步调整同一张图片中的物体、外观与场景。随着图像生成进入交互创作，用户需要根据中间结果继续修改，模型也需要在完成新要求的同时，保留此前已经确认的内容。
近日，DeepSeek 为下一代超级智能体（Super Agent）提出了四个标准：连续，高效，主动，持久，让智能体称为能够承担工作的 AI 同事。
视觉与文本输入由同一主干模型统一处理。
编辑｜张倩 2008 年，英伟达曾用一场颇为疯狂的实验，向人们展示并行计算的威力。 在现场，一台绘画机器人按部就班、一个像素接一个像素地绘制出一幅「笑脸」简笔画。 但接下来，画风突变。工作人员启动了一
上周五，我写了一篇关于B站鱼灾的文章DeepSeek的尽头，居然是一条会喊你爸爸的蓝色大肥鱼，不少朋友在评论区和私信里问要怎么养鱼。
GPT-6 Astra能直接读取编辑小模型权重了。
人工智能先驱 Yann LeCun 一直主张「生成式 AI 是一条死胡同，世界模型才是真的未来」。
在企业级真实业务与复杂数据分析中，让大模型「一眼看穿数据库并写出完美SQL」，往往只是一个不切实际的幻想。
用螺丝刀拧紧螺丝，听起来并不复杂。
随着递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）受到关注，智能体如何从交互经验中持续改进自身成为研究热点。智能体记忆机制影响着这些经验能否被有效保留和利用。
过去几年，神经网络接连改写了一个又一个领域：图像生成有了 Stable Diffusion，视频生成已经能做到以假乱真，就连 3D 渲染也出现了 RenderFormer 这样的纯神经网络方法。但在高保真物理仿真上，神经网络始终没能交出令人满意的答卷，游戏、动画和机器人领域至今仍依赖需要手动调参、难以求梯度的传统求解器。
660倍的参数差距，结果小模型赢了？！
让大模型「多想一会儿」，今天几乎等同于让它多写一些字：先生成一段思维链，再给出答案。
一道试题对人来说有多难，能否从大模型的解题过程中找到线索？
“在每一个有创造性活动的领域里，一个人的Taste，加上他的能力和机遇，决定了他的风格；而他的风格，反过来决定了他的贡献。因此Taste和风格之于科学研究，就像它们对文学、艺术和音乐一样至关重要。”
人类用了两千年的模拟计算，开始被重新定义了。
数学题交给数学老师，代码题交给代码老师，医学题交给医学老师。把各有所长的专家请到一起，就能让同一个小模型学会多种能力吗？
昨天做了一份动态图解《DeepSeek 的 Super-agent 架构》，然后便看到 Max（前段时间加入了 LobeHub）发了个朋友圈
上周六的时候，DeepSeek发了他们一篇很长的技术文章，叫《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》，细细读完了，非常棒的架构，对很多开发者来说，都非常非常值得学习。