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AI Agent驱动的超级个体。 现在给AI 安排的工作已经可以到什么地步了？ 写代码只是其中一项，让Agent全天盯着GitHub，收到用户反馈就检查代码、尝试修复问题，还有让它跟进客户，甚至每天定
一句话帮你做表、画白板、搭数据看板。
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智能正在走向更持续的理解与行动。围绕一个目标，Agent 理解上下文、制定计划，在执行中验证判断；面对新的信息，它重新评估已有结论，调整行动路径，继续推进任务。未来，更多智能将融入我们日常使用的应用。
谷歌也按捺不住进入医疗保健赛道了！
每一次经济活动的规模化跃迁，背后总有一次基建的大机会。
过去一年，“95后”CEO张源有一个观点在业内很“出圈”——记忆层一定会作为AI独立基础设施长期存在。
Agent 正在从「回答一个问题」走向「承担一份工作」。近日，开源 AI Agent 社区 openJiuwen 针对 HyperAgent 架构详细解读，系统阐述了它对下一代 Agent 形态的判断 ——HyperAgent 应具备的八项特征，以及支撑这一形态的开源 AgentOS 分层设计。
一个游戏引擎的更新包，主要由AI在一周内写完——这不是科幻片情节，是Epic刚刚干的事。
继 Apex-35B-V1.0 凭借领先 Flint 的表现引发关注之后，开源 RSI 模型又迎来一份亮眼成绩单：REMORY 仅凭一个 1.9B 的记忆模块，用两张 H800 实现完全自监督训练，在多项关键评测中领跑；驱动小模型持续数日递归改进，产出接近 GPT-6.1-Terra。