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今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
Agent项目最头疼的不是技术，这可能是近期最棒的Agent调研。
MMC深入访谈多家AI Agent创业公司创始人和企业用户，撰写《State of Agentic AI: Founder’s edition》。调研显示创始人头疼的多是非技术问题，还分析了准确率与主动性、定价策略等情况。
Nano Banana 拉爆谷歌营收创纪录，劈柴哥开心坏了！幕后团队曝内部“绝对优先事项清单”
谷歌凭借Nano Banana功能让Gemini应用月活达6.5亿，单季营收破千亿。Nano Banana由多团队融合能力打造，引发全球热潮，吸引年轻和国际用户。文中还探讨其诞生、传播原因及图像编辑未来，提及谷歌发展规划。
专门收购和孵化无聊产品，年收入 3 亿美金的 Tiny 给了些启发
Tiny 通过收购孵化不起眼但赚钱的产品，成年收入 3 亿美金的控股公司。联合创始人 Andrew Wilkinson 分享创业见解，如选有利润空间的细分市场，初期选能快速获正反馈的生意，还谈到收购、管理等多方面经验。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式，还搭配Ada - GRPO算法，在23个数据集测试中表现出色，省token、提速度且准确率高。
万字详解GPT-6 Astra，Sebastian Raschka带你读懂循环Transformer与隐藏的思维链
著名技术博主Sebastian Raschka针对GPT-6 Astra的循环Transformer设计与隐藏思维链争议，万字详解技术细节，分享Astra实测表现，梳理循环Transformer技术演进，澄清相关误解。
企业不做GEO的真正原因！
作者白杨SEO作为AI搜索优化GEO研究者，分析企业不做GEO的14个原因，如看不清ROI、缺人才、认知错位、AI和GEO有不确定性等，还给出自己对GEO的看法和建议。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
独家丨卧安机器人，拿下家庭具身智能最大订单
AI科技评论独家消息，“AI具身家庭机器人第一股”卧安机器人中标深圳项目，金额4495.32万元。项目建“具身智能数据全链条服务中心”，卧安将提供核心设备，预计年内交付。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。