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奥特曼称GPT-6或让「AI创造新科学」成真。与此呼应，类「AI科学家」Kosmos登场：12小时读1500篇文献、跑4.2万行代码，生成可溯源报告，并在材料等方向提出新发现。它凭持续记忆自主规划，正由工具迈向合作者；但受数据来源与复现性制约，约20%结论仍需人类裁判。人机协作或将重塑科研，科研范式加速演进，前景可期。
大型语言模型（LLMs）正迅速成为从金融到交通等各个专业领域不可或缺的辅助决策工具。但目前LLM的“通用智能”在面对高度专业化、高风险的任务时，往往显得力不从心。
今天翻 GitHub Trending 的时候，看到一个不怎么眼熟的项目占据榜单第一。 仔细一看，是个多 Agent 舆情分析助手，名字叫「微舆 BettaFish」。再往下拉，发现它 star 已经过万了，而且还是最近十几天突然暴涨。
人类之所以能与复杂的物理世界高效互动，很大程度上源于对「工具」的使用、理解与创造能力。对任何通用型智能体而言，这同样是不可或缺的基本技能，对物理工具的使用会大大影响任务的成功率与效率。
早上工作的时候发现，Trae的模型列表中已经找不到Claude模型了。与此同时，行业群内、包括官方答疑群内也有不少朋友反应，自己的Trae都用不上claude。细心的朋友发现，虽然Claude模型消失了但付费用户的订阅里显示每月增加了300次的快速请求。猜测此举是对claude模型下架的一种补偿。
一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。
AI播客现在是否已成为了一门好生意？
最开始，我们 CTO 计划选择 Coze，但查了下，Coze 整个项目还是比较大，而且后端是 Golang 编写的。我考虑了下，估计后续维护和开发对于中小团队来说比较吃力。各种权衡之后，我们选择了科大讯飞的 Astron Agent。主要原因有两个：
“人人都能玩点音乐”，Tunee真的做到了。这也说明，AI创作领域产品真的从“工具产品”迈向“智能体交互产品”了。在AI创作领域，玩家可不少。诸如星流、Manus、海螺AI、美图秀秀等成熟玩家，以及近期爆火的Liblib AI纷纷入场卷起Agent能力，产品功能或围绕平台生态、或深入垂直场景不断迭代优化细节。
近日，OpenAI 宣称要在 2028 年实现让 AI 完全自主做研究，一下子又把焦点聚在了AI 科学家。 过去，AI 只是作为“助理”辅助研究者们进行科学研究。现在，美国哈佛大学与美国麻省理工学院联