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模型越强，人的判断力越值钱：微软CEO破解“AI替代”焦虑

微软CEO纳德拉长文探讨‘AI驱动的经济中企业的未来’，指出企业要构建AI学习闭环，让人力资本和AI能力叠加增长。还提出认知闭环概念，强调人的判断力在AI时代更有价值，给出构建学习系统的具体方法。

本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky，总结影响成本和效果的 7 个关键决策，如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等，凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。

Anthropic估值达1.2万亿美元反超OpenAI，若上市将成全球第11大上市公司。其年化收入和使用量一季度同比增80倍，获马斯克22万张GPU及谷歌2000亿美元云服务协议，但维持高估值面临挑战。

商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中，以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B，算力需求低，还具备多项实用场景能力，靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。

2025年，AI应用公司LiblibAI完成1.3亿美元B轮融资，由红杉中国等联合领投，老股东超额增持。这是今年国内AI应用赛道最大融资，标志投资热点转向应用层。该平台有独特生态，还将加速全球化布局。

现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。

由智合标准中心组织起草的《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》团体标准立项，这是国内首部相关标准。它全流程覆盖、多方面融合、三方协作，能解决企业痛点，现征集起草单位和人，5月15日开研讨会。

今年4月，Generalist AI发布GEN - 1，其CEO表示不再将模型归类为VLA。当下VLA和世界模型是具身智能主流技术路线，多数世界模型在机器人任务上有瓶颈。跨维智能DexWorldModel在RoboTwin榜单表现出色，还开源EmbodiChain助力行业。

随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。

2025年是AI成为社会基础能源的关键转折点，谷歌通过全栈自研与生态标准双轮驱动构建智能基础设施帝国。从模型推理到科学发现领域均有突破，如Gemini 3系列、Ironwood芯片等，还在各领域有诸多应用与探索。