最近，美国多家 AI+医疗明星公司接连传来进展：OpenEvidence（医学知识搜索） 的 ARR 已突破 1000 万美元，每天有上万名医生付费使用；Abridge（临床文档转写） 完成 2.5 亿美元融资；Tempus AI（肿瘤学与精准医疗） 已在纳斯达克上市，市值一度超过 60 亿美元；Hippocratic AI（医疗专属大模型） 估值也已达数十亿美元。
近日 Kimi 也开始小规模内测一个 Agent 新品，名称在一众 Agent 友商中，很有人文味与自信， 叫做：「OK Computer」。 阅尽千帆，本文仍想通过一系列典型 Agent 任务实测，为你解析 Kimi OK Computer 的真实水平。
最新案例显示，由三位前OpenAI 员工于五月创立的 Applied Compute 公司，在完成上一轮估值 1 亿美元的融资仅三个月后，正以 5 亿美元估值洽谈新一轮融资。
Kimi发布全新Agent模型OK Computer ！这个新Agent名字好像还有点儿来头啊……别的先不说，OK Computer到底OK不OK？实测一下！
你有没有想过，AI助手的终极形态应该是什么样的？是更聪明的聊天机器人，还是能真正帮你完成复杂工作的数字员工？今天，当我体验了Kimi刚刚发布的"OK Computer" Agent模式后，我突然意识到：AI行业可能正在经历一次根本性的范式转变——从"回答问题"到"完成任务"。
今天，月之暗面正式发布全新 Agent，产品名别具一格：「OK Computer」。在大模型厂商进入战略对决关键时刻，这声“OK”，到底 O 不 OK？
为了回答这一问题，来自牛津大学、Meta 超级智能实验室等机构的研究者提出设想：推理计算是否可以替代缺失的监督？本文认为答案是肯定的，他们提出了一种名为 CaT（Compute as Teacher）的方法，核心思想是把推理时的额外计算当作教师信号，在缺乏人工标注或可验证答案时，也能为大模型提供监督信号。
HTEC团队利用英飞凌的PSoC Edge处理器，研究探讨了如何使用深度神经网络 (DNN) 预测 DC-DC 转换器的最佳占空比，重点在于识别最相关的输入特征，以提高性能和可靠性。
Computer use是真正Agents的关键驱动力。它们的有效性取决于两个因素：能够接入多少工具，以及能否在这些工具之间进行推理。Computer use显著拓展了这两方面的能力——既赋予Agents使用任意软件的广度，也提升了它们将一系列动作串联成完整工作流的智能。
最近，a16z的合伙人们发布了一篇深度分析文章，系统梳理了Computer Use（计算机使用）技术的发展现状和未来前景。他们认为，这项技术正在将AI agent从概念推向现实，让AI真正具备了处理端到端数字工作流的能力。
