大语言模型（Large Language Models，LLMs）技术的迅猛发展，正在深刻重塑医疗行业。医疗领域正成为这一前沿技术的 “新战场” 之一。大模型具备强大的文本理解与生成能力，能够快速读取医学文献、解读病历记录，甚至基于患者表述生成初步诊断建议，有效辅助医生提升诊断的准确性与效率。
Fidji Simo以Instacart CEO的成功经验，加入OpenAI管理层。这份备忘录展示了她的宏大愿景：让AI成为知识、健康和创意的钥匙，打破资源壁垒，重塑人类的生活方式。
兄弟们！又发现宝藏项目了！ 刚刚在GitHub上刷到这个叫Graphiti的东西，卧槽，简直是AI智能体的记忆神器啊！
几个月前，国际IT咨询机构Gartner给AI智能体（Agentic AI，代理式AI）算了一笔账。预测到2028年，即三年后，全球33%的企业软件将包含Agent（代理），在2024年，该比例不到1%；到2028年，15%的日常工作将由Agent自主完成，2024年该比例接近0%。
在过去很长一段时间里，科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”，大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了，他们认为，决定AI效果的关键，可能早就不是怎么问，而是你给AI喂了什么料。这个思路，就是最近越来越火的上下文工程（Context Engineering）。
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
不经意间，这场燃烧了三年的AI热潮，已经悄然改变了我们的生活方式。我们开始习惯用AI写作、咨询，向它提出各种问题，搜索引擎的使用频率也在减少。这场改变世界的技术革命，正让那些有想法却不会写代码的普通用户，第一次有机会接触代码世界，体验创造产品的“酷”感。 Same.new正是这样一款AI开发利器。
最近看了前Tinder首席产品官Ravi Mehta的一个讲座分享视频，他在讲座中提出了一个让所有产品人都应该深思的问题：你的产品是否正面临AI颠覆的风险？看完这个讲座后，我深受震撼。不是因为AI技术有多先进，而是因为我突然意识到，我们可能正处在一个史无前例的时代——那些曾经稳固的Product Market Fit正在大规模失效。
Kimi 又火了，在 DeepSeek 的热闹中沉寂大半年后，Kimi K2 悄悄在 LMArena 竞技场中从 DeepSeek 手中，夺过了全球开源第一的宝座。
AI合成生物有用吗？究竟用在哪？ 近日，美国头部市场咨询公司Lux Research发表了一篇名为《AI in Synthetic Biology: Necessary or Nice to Have?》的文章。
