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我们最近在重新思考一件事：到底什么样的 Benchmark，才值得今天继续做？
当AI神话被账本照亮，最刺眼的真相终于浮出水面。退潮时刻，狂欢结束。探照灯打过来，谁在裸泳，一目了然。
自从AI爆发以来，所有人都在追问同一个问题：AI时代的护城河到底是什么？
每月一两千，把数字员工用到起飞。
具身智能领域的资本，正在涌向机器人的“大脑”。
就在最近，OpenAI扔出一篇重磅论文。他们发现，只教AI好好看病，它写代码居然也不作弊了。方法简单到离谱：拿5%的训练数据，教模型在回答健康问题时诚实、谨慎、知错能改。
刚刚， OpenAI、Google DeepMind、Anthropic三大AI巨头CEO与G7领导人在法国阿尔卑斯山共进工作午餐，历史首次。上一次这些领导人坐在一起，讨论的是二毛、中东、全球供应链这些问题。现在AI公司的CEO被请到了同一张桌子上。
OpenAI 的 tevfik 写了篇关于 loop engineering 的文章,开头那句我读完顿了一下。他说,他和 coding agent 协作,到现在大多还是同一个流程:我解释一个任务,等结果,审一遍,再发下一条指令。代码是 agent 写的,但我在后台还干着另一份活——我记着发生了什么、决定下一步做什么、判断这事到底完成没。
网购的快递被人偷了，联系客服，客服系统显示，预计等待时间 25 分钟。 换作以前，这意味着我们要么盯着聊天窗口发呆，要么开着网页干别的事，同时隔几分钟切回来看看排到没有，不然一不小心退出去又要重新排队
近期，在 LangChain 举办的智能体大会 Interrupt 上，吴恩达与 LangChain 创始人 Harrison Chase 进行了一场关于 AI Agent 的对谈。整场交流的核心并不是简单讨论 Agent 有多强，而是围绕一个更现实的问题展开：当 AI Agent 让软件开发变快之后，真正的瓶颈会转移到哪里？