教育 AI 的热度正重新回到上升曲线。不同于早期的「狂飙阶段」，如今的竞争更像一场结构重排——头部在稳，中腰在提速，尾部在寻找新的出口。AI 在教育中的角色，也从单一的「功能工具」，进化为教学系统中的「生态节点」。
在几天前的开发者大会上，OpenAI 发布了一套面向开发者和企业的完整工具集 AgentKit。其中，可视化画布 Agent Builder 用于创建、管理和版本化多智能体工作流，通过拖拽节点的方式即可编辑工作流。
当强化学习（RL）成为大模型后训练的核心工具，「带可验证奖励的强化学习（RLVR）」凭借客观的二元反馈（如解题对错），迅速成为提升推理能力的主流范式。从数学解题到代码生成，RLVR 本应推动模型突破「已知答案采样」的局限，真正掌握深度推理逻辑 —— 但现实是，以 GRPO 为代表的主流方法正陷入「均值优化陷阱」。
8 月榜单，最值得关注的变化是 Lovart 的访问量上升，8 月访问量上涨了 68.08% 至 323w，进入榜单。Lovart，读者想必已经熟悉，是奇点星宇的另一款 AI 视觉类产品，其产品核心设计为画布+对话框+编辑工具箱，也就是用户指导 AI 干活，
对于大模型的强化学习已在数学推理、代码生成等静态任务中展现出不俗实力，而在需要与开放世界交互的智能体任务中，仍面临「两朵乌云」：高昂的 Rollout 预算（成千上万的 Token 与高成本的工具调用）和极其稀疏的「只看结果」的奖励信号。
嗨大家好！我是阿真！ 7月份我写了一篇关于每个AI生图模型的优劣势的总结，因为工作需要，我针对不同需求会切换很多工具，另外产品更新需要及时测评时不时买个月度会员，单月买的不算在内，当时我经常消费的几个
讲真，AI生图圈的内卷速度简直离谱。8月底的Nano Banana、9月中的即梦4.0已经把画质和效果卷到了一个新高度，但我还在纠结到底该把谁设为主力工具，因为总觉得他们差点什么：不是出错就是不懂场景。
极客公园最近体验了一款叫做 Websets 的 AI 搜索工具。与谷歌搜索不同，Websets 试图理解人类的复杂意图。它并非为日常查询设计，而是专门处理传统搜索引擎难以完成的复杂任务，例如寻找具备特定复合经验的专业人士，或筛选符合多重标准的公司实体。
近期，我们独家观察到，国内两家科技巨头——阿里巴巴和字节跳动——旗下的AI助手通义千问（Qwen）和豆包（Doubao），同时开始内测“记忆功能”。此举被广泛视为对标行业领头羊OpenAI的ChatGPT，标志着国产AI助手正从“即时问答工具”向“长期私人助理”的角色加速演进。
吴恩达又出新课了，这次的主题是—Agentic AI。 在新课中，吴恩达将Agentic工作流的开发沉淀为四大核心设计模式：反思、工具、规划与协作，并首次强调评估与误差分析才是智能体开发的决定性能力：
