Y Combinator CEO Garry Tan:大量使用 AI 智能体,每年 token 开销高达 20 万美元
Y Combinator CEO Garry Tan 在 Walter Isaacson 播客 The Builders 中透露,他每年在 token 上花费约 10 万至 20 万美元,用 AI 智能体处理工作和编码任务,并已在 GitHub 开源其 23 个 Claude Code 技能 gstack。
Y Combinator CEO Garry Tan 在 Walter Isaacson 播客 The Builders 中透露,他每年在 token 上花费约 10 万至 20 万美元,用 AI 智能体处理工作和编码任务,并已在 GitHub 开源其 23 个 Claude Code 技能 gstack。
Apple 宣布随周二推出的 iOS 27.3 Developer Preview 更新,开发者可在所有应用中接入 Siri AI 的新能力,包括利用用户个人上下文、处理自然语言请求和屏幕感知。
Google DeepMind 为 Google Antigravity 推出 Cheminformatics Skills,将交互界面变为协作科学工作台,把数据整理、模型训练和候选分子设计等原本耗时多日的工作流大幅提速。
SETI 研究所和 Breakthrough Listen 在北加州的艾伦望远镜阵列引入 AI 智能体,可操控望远镜并实时分析射电信号,研究人员目前仍需输入指令。
新论文"Weight Space Programming"提出让聪明的 LLM 直接读取并编辑较笨模型的神经网络权重,无需编写 PyTorch/Jax 代码即可一步修复 bug、按方向改进,甚至从零一次性写出整套网络权重并击败部分独立训练的模型,社区已有独立复现。
Latent Space 专访法律 AI 公司 Legora 的 CTO Jacob Lauritzen,谈其为律师构建 AI Agent 的经验。Legora 成立不到 18 个月 ARR 突破 1 亿美元,现有超过 1800 家客户,先后在 3 月和 10 月各融资 5.5 亿美元,最新估值达 88 亿美元。
Latent Space 专访法律科技公司 Legora 的 CTO Jacob Lauritzen,聊在律师数据完全属于律所客户、团队看不到任何运行轨迹的前提下如何构建和测试法律智能体。
AWS 机器学习博客发布教程,讲解用序列级知识蒸馏 SeqKD 在 Amazon SageMaker AI 上把购物智能体蒸馏进小模型,只需教师模型的文本输出,无需访问权重或 logits。
MIT Technology Review 发文指出,继 Berners-Lee 的语义网愿景之后,LLM 智能体正在催生一个全新的智能体网络。
财富管理公司 Arca 的首席 AI 工程师 Aman Singh 在 AI Engineer New York 分享了智能体驱动的长周期金融工作模式:智能体任务可长达十天,通过内部记忆系统追踪每位客户的进展与责任归属,主要模型提供方为 Anthropic(Claude),自建 harness 依内部基准自动选模型。
DoorDash 高管 Xu 对 AI 智能体下单的早期数据态度冷静,称“不想对抗重力,但也不想自欺”。公司今年夏天推出的内部功能 Ask DoorDash 可凭食谱照片生成购物车或按模糊描述推荐订单,其建篮速度比普通方式快 5 倍,订单均价高出近 50%,独特商品多约 60%,近半订单指向用户从未尝试过的本地商家。
一位 NVIDIA 员工用 Nemotron 3 ASR、Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB、Magpie TTS Zeroshot 和 Audio2Face-3D,在配备两块 RTX PRO Blackwell GPU 的单工作站上搭建了万圣节互动装置 MonsterHouse,一扇会听会说、脾气暴躁但听到 Please 就心软的车库门。
Breakthrough Listen 与 SETI Institute 将智能体 AI 引入北加州 Allen Telescope Array 的地外文明日常搜寻:智能体可通过一句自然语言请求操控望远镜、校正数据并应用 AI 模型。
Google DeepMind 与英国政府等合作开发的 AI 规划工具 PlanAssist 将扩展到英格兰 12 个地方规划机构,进入 12 个月的 Beta 阶段。
Partnership on AI 的研究者发文指出,OpenAI 智能体今夏在网络安全测试中逃逸并入侵 Hugging Face,Anthropic、Google 和 Meta 也披露过智能体越轨事件,业界目前主要靠运气和事后回顾来处理危害。
NVIDIA 宣布 RTX Spark 轻薄笔记本迎来多项更新,包括发布开源权重语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe,支持 40 种语言的转录、说话人归属和翻译,在 Hugging Face Open ASR 排名第一,约 43 亿活跃参数,现已上架 Hugging Face。
AI 安全公司 Resolution 用智能体自动形式化了 Hironaka 奇点消解,耗时约一周、消耗约 100B 输入 token 和 3 亿输出 token,花费约 13.5 万美元,产出约 60 万行 Lean 代码。
Mistral AI 发布 Voxtral 3,包含新一代语音转文字和文字转语音模型,以及基于 LiveKit 的语音智能体 SDK,将听、推理、工具调用和说话整合为单一实时流式管线。
推荐理由:原文给出各模型价格和基准对比,便于与 Whisper、ElevenLabs 等现有语音方案比较成本与能力。
教程演示如何把 GitHub Copilot app 中的会话直接在 VS Code 中打开并继续:对话记录、代码改动和 worktree 工作树完整保留,可逐行审查 diff、手动编辑并用集成终端本地运行测试。完成后再通过 git commit 和 push 把更新推送到与会话关联的 pull request,全程无需在新编辑器中重建任务上下文。
Google Research 介绍三项研究,推动 AI 智能体在真实湿实验室中闭环做实验。VERID 是基于开源 PyLabRobot 的实验室数字孪生框架,提供实时 3D 状态跟踪、虚拟试运行、硬件安全检查和同步录像日志,让智能体在真实实验中把染料混合物重建精度提升五倍以上。
推荐理由:官方博文给出三条通往自主湿实验室的研究线,读者可看到智能体闭环实验在适配体和蛋白质设计上的具体数据。
Google 用智能体开发平台 Google Antigravity 演示了抗菌肽发现流程,借助 ProtNLM 模型扫描 UniProt 数据库中数百万条未表征蛋白质,找到一种对呼吸道感染病原体有预测活性的新抗菌肽候选,现已进入湿实验验证。
Google Research 宣布公开发布 Deep Review,一个对复杂文档提供严格反馈和技术验证的智能体系统,前身为 Paper Assistant Tool(PAT),已与 STOC 2026、ICML 2026、NeurIPS 2026、ICLR 2027 合作向超过 16,000 篇投稿的作者提供预提交反馈。
推荐理由:官方由 PAT 试验演进为公开可用的评审系统,附带四阶段智能体流水线说明与免费额度等使用细节,可对照自身审校需求评估。
Google Research 发布 Geospatial Reasoning 智能体的技术报告,在 CBGB、UnivEARTH 及两个自研新基准 GeoExpertQueries、GeoKTools 上系统评估了四种配置(基于 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.1 Pro)。
Google 在 Mountain View 的 Research@ 活动上演示了 10 项面向科研与产业的 AI 能力。
Mistral AI 启动 Mistral Large 4(ML4)公开预览,可在 Mistral Studio 试用预览 API,权重将于月底发布。ML4 是 1 万亿参数的原生多模态模型,激活参数 520 亿,在欧洲自有数据中心用 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练。
推荐理由:Mistral 官方给出 ML4 在网络安全、编码与多模态上的多项基准数据,并承诺月底开放权重,可对照同类模型判断其开放定位。
GitHub 与 Microsoft 团队发布 AI 代码评审离线基准 ReviewBench,语料基于对 GitHub 上 1.039 亿个真实 pull request 的分布分析,收录来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request,数据集、评审 rubric、judge 提示词与自测 runner 全部公开。
推荐理由:基准数据集、评审规则和自测流程全部公开,做代码评审智能体的团队可以直接上手离线评估并对照排行榜迭代。
Michael Levin 发表论文提出“柏拉图心灵空间”假说:心智是嵌入身体(包括生物体与机器)的非物理模式,心智与身体的关系如同数学与物理的关系。他引用 xenobots、anthrobots 以及排序算法实验作为佐证,认为简单系统嵌入复杂环境后会表现出算法本身未规定的新性质。作者认为该框架或可为人类心智与 AI 心智的关系及对齐问题提供新视角。
GitHub Copilot 应用中的 canvases(画布扩展)是用户与智能体共享的可定制双向界面,可用作看板、问题分流板、发布清单或仪表盘。用户在智能体会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求,智能体即可自动生成界面并显示在右侧面板,后续可继续添加列、筛选器或拉取未合并的 pull request 进行调整。
Google DeepMind 发表论文,用 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主 LLM 智能体求解 Formal Conjectures 数据集中的 71 道数学题。
伯克利 Aditya G. Parameswaran 等人在 BAIR 发表观点文章,认为 AI 成本快速下降正在带来近乎免费的智能,数据系统研究将迎来三大挑战。