上周，福布斯、Wired等争相报道「全球最快开源推理模型」K2-Think，，甚至图灵奖得主Yann LeCun转发推文。但仅三天后，ETH五位研究员的博客如晴天霹雳：87数学评估题竟藏在训练集中！这不仅仅是技术突破，更是行业诚信的警钟。
当Mark Lee 还在哈佛法学院就读时，一门商标法课程让他见识到仿冒产业的惊人规模——这个非法产业年产值超过 3 万亿美元。Sequoia Capital（红杉资本）前亚洲分支机构正在投资一家鲜为人知的初创公司——Marq Vision ，该公司致力于追踪并帮助下架未经授权的 AI 芯片、药品、游戏和奢侈品销售列表。
人类的大脑，会在梦里筛选记忆。如今，AI也开始学会在「睡眠」中整理、保存，甚至遗忘。Bilt部署数百万智能体，让科幻小说里的设问——「仿生人会梦见电子羊吗？」——逐步成真。那么，当AI也能选择忘记时，它会变得更像人，还是更陌生？
AI Agent是否正在催生一个全新的经济层？谷歌DeepMind和多伦多大学联合表示：是的。在这里，智能体能够以超出人类直接监管的规模和速度进行交易与协作。
很多人认为，Scaling Law 正在面临收益递减，因此继续扩大计算规模训练模型的做法正在被质疑。最近的观察给出了不一样的结论。研究发现，哪怕模型在「单步任务」上的准确率提升越来越慢，这些小小的进步叠加起来，也能让模型完成的任务长度实现「指数级增长」，而这一点可能在现实中更有经济价值。
关注 AI 行业的朋友都知道，今年上半年 MCP 火得离谱。现在热度稍微降了一些，但已经有一些产品靠 MCP 开始赚钱了。
氛围编程，正批量制造「AI保姆」。一位15年资深开发者，为赶工用AI编程，结果bug成山不得不推翻重来，痛哭半小时。如今，一种全新职业「氛围编程清理专家」冲上了热榜。
生成式AI的快与好，终于能兼得了？
你有没有想过，为什么我们每天与 ChatGPT 或其他 AI 助手聊天时，从来没有看到过广告？这并不是因为这些公司不想赚钱，而是因为没有人真正搞清楚如何在 AI 对话中优雅地植入广告。
随着Agent的爆发，大型语言模型（LLM）的应用不再局限于生成日常对话，而是越来越多地被要求输出像JSON或XML这样的结构化数据。这种结构化输出对于确保安全性、与其他软件系统互操作以及执行下游自动化任务至关重要。
