当前，AI 领域的研究者与开发者在关注 OpenAI、Google 等领先机构最新进展的同时，也将目光投向了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。
ChatGPT 号称是最有情商、越聊越懂你的 AI，但是，你有没有想过，它是怎么记住你的。昨天刷 X 的时候，我看到一个帖子。一个叫 Manthan Gupta 的开发者，做了一件挺疯狂的事。他花了好几天时间，通过对话实验逆向破解了 ChatGPT 的记忆系统。
我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
对我们这些面向专业开发者构建工具的人来说，这真是令人惊喜的时代——底层技术往往能被更广泛的人群轻松使用。
近日，浙江大学副教授胡星和团队开发出一款名为 CatCoder 的 AI 框架，它能够读懂一个完整的软件项目，生成准确、可用的代码。在 Java 任务上，它在代码编译通过率和测试通过率上，比业内表现突出的代表之一 RepoCoder 最高提升了 14.44% 和 17.35%。
大家还记得Mira Murati吗？那个曾经主导ChatGPT开发的“AI女王”，OpenAI的前CTO，2024年突然离职后，让整个科技圈炸锅！短短几个月，融资20亿美元，估值飙到120亿美元，现在更传出新一轮融资目标直冲500亿美元！这速度，这手笔，简直是AI界的“神话”！而最近的重磅炸弹来了：他们的首款产品Tinker正式全面开放！不再需要等待名单，人人可用！
昨天，苹果一篇新论文在 arXiv 上公开然后又匆匆撤稿。原因不明。论文中，苹果揭示了他们开发的一个基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX。是的，你没有看错，不是 GPU，也不是苹果自家的 M 系列芯片，而是谷歌的 TPU！还不止如此，这篇论文的研究中还用到了亚马逊的云和中国的 Qwen 模型。
创办 Plan Coach 之前，开发者苏晓江在专注开发一个笔记类 App。为了跑通完整流程，他先做了一个轻量级的 HDR 小应用放到小红书上，但仅仅只有零星的反馈。意外的的转折，发生在一个偶然时刻。一天晚饭后，他想去刷碗，却怎么也起不来身。他忽然想起一个方法：如果把一件拖延的事拆得足够具体，只做第一步，事情就会开始动起来。他打开 GPT，GPT 给出了第一步：「只要站起来就算赢」。
今日凌晨，比OpenAI早一个小时，谷歌甩出了3个Agent大招：Deep Research Agent功能更新，并首次向开发者开放；开源新网络研究Agent基准DeepSearchQA，旨在测试Agent在网络研究任务中的全面性；推出新交互API（Interactions API）。
“真的受够了 Windows 11 中各种莫名其妙的 AI 功能。”
