
装满智能体AI的手机,正在呼唤一个“Type-C时刻”
装满智能体AI的手机,正在呼唤一个“Type-C时刻”当手机中装满智能体,下一代AI手机的雏形正在显现。
当手机中装满智能体,下一代AI手机的雏形正在显现。
Agentic AI 的 3 要素是:tool use,memory 和 context,围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
CAMEL-AI 团队在 Manus 上线后 1 天内推出的 OWL 就是其中最具代表性的一个,项目实测成绩达到开源界 GAIA 性能天花板,达到了 58.18%,超越 Huggingface 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表现。
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在拾象团队的 2025 的 AI 关键预测中,我们提到:随着 Agent 时代到来,OS 才是 LLM 厂商们最高的护城河,从 computer use 到 MCP,Anthropic 构建 OS 的决心是 AI labs 中最强、最明显的。
「AI 届春晚」过去以来一直是 GTC 的外号之一,但在 GTC 2025 的开幕主题演讲中,这个梗被英伟达创始人、爱穿皮衣的老黄「偷了」。「我觉得 GTC 已经变成了 AI 界的超级碗」
最近,Manus 发布并迅速火遍了中文互联网。在深度使用了 Manus 以后,我觉得这个产品确实充满了启发。它抓住了 Agentic AI 产品竞争中非常重要的一方面,也就是复利效应。
自 2025 年伊始,Cursor、WindSurf、Trae 等 Agentic AI 编程工具开始席卷开发领域。然而与过往的 GenAI 技术类似,这些 Agentic AI 技术同样面临着小规模 demo 惊艳,产品化实战翻车的困境——它们生成一两千行的小型原型轻而易举。自我迭代、自动 Debug、快速交付,整个过程行云流水。
LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示,准确率会随着上下文长度显著下降,那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢?
技术上,从传统的关键词检索,到RAG,大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景,产生更大的价值。不久前,OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”,用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问,