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几天内席卷 Instagram 与 TikTok，海外播放突破 5000 万；用户可上传题目、选择喜欢的 AI Tutor 角色，并实时互动生成个性化视频讲解，让学习像刷短视频一样停不下来，验证了 AI-native 教育产品的新形态。
让大模型写一个小游戏，已经不新鲜了。它可以很快生成一个 Flappy Bird、一个塔防游戏、一个物理解谜页面，甚至还能补上按钮、分数和简单动画。但真正的问题是：这些游戏到底有没有新的玩法？它们是在创造，亦或只是把已有游戏换了一层皮？
今天，硅谷一篇长文《The next biggest moat in AI》刷屏了，作者是 Foundation Capital 合伙人、前麦肯锡咨询师 Jaya Gupta。这篇文章在 X 上 12 小时获得了130万阅读，被一群创始人和打工人同时转发，原因是它同时提供了两套视角：
群论领域几十年无解的第21.10号问题，被牛津数学家Marc Lackenby用谷歌一个新系统破解了。过程也很有意思：AI第一次给出的证明是错的，被系统里的审查Agent揪出了漏洞。
这场Musk v. 奥特曼审判，正在把OpenAI最不想公开的内部裂痕一次性摊开：前CTO Mira Murati作证称奥特曼曾在模型安全审批上误导她，还长期制造高管间的「混乱与不信任」。核心看点不只是八卦，而是OpenAI到底是怎样从「非营利理想」一步步走到今天的权力与利益之争，这会直接影响外界对OpenAI、治理、AI安全和公司合法性的判断。
63家AI新实验室，总估值约3000亿！Ilya在搞安全超级智能，Murati在重建通用架构，贝佐斯在造机器人，孙正义押注具身智能……这不是一份融资名单，更是一场胜率未知的基础研究豪赌。
刚刚，Anthropic 发布论文《Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations》，试图用一套 自然语言自动编码器（Natural Language Autoencoders，下文简称 NLA）， 撬开这个黑箱。
智能体时代的核心是算力。
随着代码智能从 code foundation models 走向 autonomous coding agents，CLI/terminal 正在成为智能体进入真实软件工程工作流的重要入口。
最近，一家叫 CopilotKit 的公司宣布完成 2700 万美元的 A 轮融资，由 Glilot Capital、NfX 和 SignalFire 联合领投。这不只是一条融资新闻，它背后指向的是一个更大的问题：当 AI agent 已经可以真正嵌入应用、理解用户意图、生成动态界面、自主执行任务，我们今天所熟悉的软件交互方式，还能撑多久？