前段时间Trae下架了Claude，标志着但凡跟中国沾边AI工具都禁止使用 Claude 但我一点都不慌，因为已经很久没用 Claude 了 尤其在编程赛道上，国产大模型已经通过内部互卷站起来了。
正好上周（10月27日），MiniMax 公司发布了[2] M2 模型，代表了国产大模型的最新水平。我就想，可以测测它的实战效果，跟智谱公司的 GLM 4.6 和 Anthropic 公司的 Claude Sonnet 4.5 对比一下。毕竟它们都属于目前最先进的编程大模型，跟我们开发者切身相关。
Kuyda 和她的团队开始痴迷于一个比喻：当前的聊天机器人相当于 AI 界面的 MS-DOS 时代，而将会出现某种类似 Windows 或 MacOS 的时刻。Wabi不是另一个代码生成工具，也不是开发者的辅助工具，而是一个真正面向大众市场的消费产品，专为非技术人员设计。
四个月前 Kimi 发布了 K2 模型，凭借优秀的质量以及先进的架构优化，一举打破了持续了几个月关于月之暗面的质疑。 我当时也写了两篇测评《Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Cla
当AI能写诗、能编程，甚至能和你争论哲学，它会不会真的“有感觉”？它会不会像你一样，体验到红色的炙热或痛苦的尖锐？
“用户”这个身份从人类转移到了Agent本身。换句话说，现在真正写代码的“程序员”，已经不再是人类，而是AI。
生成式AI技术的成熟，让智能编程逐渐成为众多开发者的日常，然而一个大模型API选型的“不可能三角”又随之而来：追求顶级、高速的智能（如GPT-4o/Claude 3.5），就必须接受高昂的调用成本；追求低成本，又往往要在性能和稳定性上做出妥协。开发者“既要又要”的正义，谁能给？
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。
在人工智能领域，推理语言模型（RLM）虽然在数学与编程任务中已展现出色性能，但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中，一个亟待回答的问题是：复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗？要回答这个问题，需要构建足够高质量的医学推理数据，当前医学推理数据的构建存在以下挑战：
10 月 30 日，据彭博社援引知情人士报道，英伟达计划向人工智能初创公司 Poolside 投资最高达 10 亿美元，这笔交易预计将使后者的估值翻四倍。消息人士称，Poolside 目前正在洽谈一轮新融资，拟以 120 亿美元的投前估值融资 20 亿美元。其中，英伟达计划出资至少 5 亿美元，若本轮融资顺利完成，英伟达的总投资额可能达到 10 亿美元。
