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近期，扩散语言模型备受瞩目，提供了一种不同于自回归模型的文本生成解决方案。为使模型能够在生成过程中持续修正与优化中间结果，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队成功训练了具有「再掩码」能力的扩散语言模型（Remasking-enabled Diffusion Language Model, RemeDi 9B）。
Louis Amira，Stripe 前加密货币与 AI 合作伙伴关系负责人，和 David Noël-Romas，Stripe 前加密货币工程负责人，刚刚为他们的新创公司 Circuit & Chisel 筹集了 1920 万美元。他们的第一个产品是 ATXP 协议，Louis 将其描述为"AI agent 支付领域的 HTTP"。
不像 GitHub CEO Thomas Dohmke 那样，一边喊着“要么拥抱 AI，要么离开”，一边忙着卖 Copilot 订阅，真正带队写代码、扛事故的 CTO 们，对“氛围编程”的态度冷静得多，也残酷得多。
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
最近，这家由前 Meta 和世嘉老兵组建AI游戏公司Studio Atelico，宣布完成500 万美元种子轮融资，由专AI的风投 Air Street Capital 领投，Hugging Face 核心成员 Thomas Wolf 参投，高调宣布要重新定义游戏体验 ，他们的目标，是让每个玩家都能拥有独一无二的动态世界。
北京大学提出了ReMoMask：一种全新的基于检索增强生成的Text-to-Motion框架。它是一个集成三项关键创新的统一框架：（1）基于动量的双向文本-动作模型，通过动量队列将负样本的尺度与批次大小解耦，显著提高了跨模态检索精度；（2）语义时空注意力机制，在部件级融合过程中强制执行生物力学约束，消除异步伪影；（3）RAG-无分类器引导结合轻微的无条件生成以增强泛化能力。
果然只要坚持每天测Agent， 总能开出金的。Agent们好用但不便宜，有没有那种不烧积分，一句话就能定制多个智能体的Agent开发平台呢？今天就有了！
就在一夜之间，用 AI 帮忙搞科研，不是再只是想想了。 最近，科研圈里越来越多的人在讨论一种叫 SciMaster 的「AI 科学助手」，有让它做实验的，有让他帮忙开题的，还有跟他聊科幻的。
科研是 AI 最早实现广泛落地的行业之一。在 ChatGPT 掀起这一轮生成式 AI 热潮之前，甚至可以追溯到上一轮由机器学习主导的技术浪潮中，AI 就已被用于气候模型参数校准、分子动力学模拟加速等科研任务。尤其在 2018 年前后，DeepMind 推出的 AlphaFold 在蛋白质结构预测方面实现突破，不仅引发了医药行业的技术革命，更被《自然》杂志评价为「解决了生物学五十年来的重大挑战」。
引言：越过AGI喧嚣，生产力正呼唤“成果交付型”AI