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裁4000人换来的AI全白搞？Salesforce悄悄改架构：用 “老技术”故障少还省钱，网友怒喊：CEO零遣散费滚蛋

Salesforce曾大举部署AI并裁员，宣称Agentforce能降本。但如今高管称不过度依赖大模型时运行更好，已引入基础自动化技术。其应用遇瓶颈，故障频发、成本高，还面临AI“漂移”等问题。

Anthropic对中国企业断供，国产模型面临成为Claude平替的机遇。Kimi等模型纷纷尝试，Kimi K2 0905版本在编码、上下文及工具调用上提升，其终极目标或构建具Agent特质产品，未来Agent是决胜场。

苹果论文称推理模型无推理能力，引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击，指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题，还通过实验证明模型能力，强调需更聪明评估方法。

谷歌DeepMind CEO Hassabis认为AI虽可能颠覆职场，但会创造新工作，提高生产力。他强调学习STEM、上手AI工具的重要性，也指出AI缺乏“安全护栏”，需全球公约监管，还乐观期待AI让人类不再自私。

资深Builder手工川分享开发经验，他99%代码由AI完成，认为需求、产品判断等比技术重要，爱生活易发现大众需求，还介绍了开发流程、多Agent协作难题及YODA开发工具等。

中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。

MIT联合英伟达发布的AI商业分析报告显示，仅5%的AI项目能创造百万美元价值，其余在亏损。AI项目落地难，因工具与场景有差距，企业自研成功率低，投资也偏向前端职能。

开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。

n8n是国外热门的AI应用编排工具，但用好它生成工作流并不容易。现介绍能生成n8n工作流的mcp，简单配置即可让AI生成工作流，其地址为https://github.com/czlonkowski/n8n - mcp。

中科院自动化所等团队提出VHR方案，通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出，降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段，VHR深入干预内部机制，还介绍了SSL语义引导方法。