AI应用股王Palantir在6月举办的7thAIP Conference公布了最新一批Agent用例，Palantir公布Agent新用例，不止于next level｜AIPCon7介绍了3家医疗客户用例，今天介绍的金融Agent，客户实践出来的企业AI落地原则非常有意义。
随着大模型应用场景的不断拓展，其在处理长期对话时逐渐暴露出的记忆局限性日益凸显，主要表现为固定长度上下文窗口导致的“健忘”问题。
AI Coding 或者 Coding Agent，或许是当下最火热的 AI 赛道。这是模型能力的主线，更强的代码能力，意味着模型能够解锁更多应用场景。
YC最新路演显示AI创业风向转向垂直细分领域应用，其占比从2023年的19%飙升至40%。技术门槛因AI工具（如氛围编码）普及而降低，单纯技术背景优势减弱，深入理解特定行业痛点成为新壁垒。创业窗口期缩短，轻量级AI原生团队快速落地产品并实现高增长，通过在成熟赛道重塑工作流创造更大商业价值。
近年来，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务方面取得了显著进展，尤其体现在多步推理、工具调用以及多智能体协作等高级应用中。这些能力的提升，往往依赖于模型内部一系列复杂的「思考」过程或 Agentic System 中的 Agent 间频繁信息交互。
今年 5 月，一家名为 FutureHouse 的非营利组织宣布推出一款名为 Robin 的新型人工智能（AI）工具，声称其能够极大加速生物学等领域的科学研究进程，该系统不仅能够自主完成从假设提出、实验设计到数据分析等关键科研环节，更在实际应用中，仅历时约 2.5 个月便成功为干性年龄相关性黄斑变性这一复杂眼疾发现了一种新的潜在治疗药物。
当“人工智能”这个词充斥在每一个角落时，一个核心问题随之而来： 对于商业世界的企业，AI究竟是值得下重注的未来，还是一个被过度炒作的泡沫？
AI 角色扮演、AI 情感陪伴……更多 AI 交互方式的出现正在重新定义“社交”。
我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木，经验丰富的人知道如何搭配使用，就能迅速解决问题
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
