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罗福莉:Claude订阅封杀龙虾背后,真正的出路不是更便宜的token
Anthropic宣布Claude Pro和Max订阅用户不得将额度用于第三方Agent框架,引发各方反应。Xiaomi MiMo大模型负责人罗福莉指出,当前token计费模式难应对挑战,需更优算力使用方式,还介绍了小米MiMo Token Plan。
刚刚,全球首个AI科学家登上Nature!包揽提出idea到写论文全流程,已通过人类盲审
历经一年半研发,Sakana AI联合多高校打造的AI科学家系统登上Nature杂志。该系统能自主完成科研全流程,代码和论文已开源。还介绍了自动审稿人、缩放定律,也指出其局限,引发伦理探讨。
拒绝「降智、减配、乱收费」:面向LLM API的可信验证框架
大语言模型成AI应用基础设施,黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架,能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下,验证黑盒LLM API执行完整性,检测违规行为,相关论文与代码已公开。
什么样的龙虾,才是「一人公司」的心头好?
AI时代,OPC概念火热,但过往大模型和Agent难落地。面壁智能官宣EdgeClaw Box,采用端云两栖架构,安全高效,适配多款硬件,可插电即用,还能降成本、保障数据安全,集成多种Skills,助力OPC提效。
Seedance 2.0刷屏后,字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户,没追热门的Seedance 2.0,而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务,在TRAE接入其Pro版测试,展现出强大的自主纠错和多任务处理能力,也指出了不足。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后,他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后,指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低,但设计和明确痛点才是关键,还分享开发陷阱、成功路径,介绍CC/CD框架及AI未来走向。
ACP 协议 + 多 AI 编程智能体:企业研发的新生产力平台
文章围绕 ACP 协议展开,介绍其概念、工作原理及在 AutoDev 的集成实践。还提及 ACP 生态、多 Agent 协作实践,如 Augment Intent、Google Antigravity。最后阐述企业级 AI 平台治理体系,包括 MCP、ACP、A2A 三层协议协同价值。
OpenAI 发布新的 Codex 桌面版,我现在不骂 Codex 难用了
OpenAI发布Codex Desktop App,是macOS桌面应用。它有图形界面,支持定时任务、Skills管理和多Agent并行运行。还对比了与Claude Code的差别,介绍了OpenClaw项目,最后说明不同用户的使用场景和用量定价。
Self-Evolving 会是 2026 关键词吗?
2025年,Agent应用发展使LLM‘静态’局限成AI瓶颈,业界重视自进化能力,聚焦‘持续适应系统’。但该领域缺统一标准,有思潮认为统一标准、集体探索将带来机遇。还介绍了研究进展、重点演变等。
天下苦CUDA久矣,又一国产方案上桌了
AI开发中,国产硬件增多,但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生,它能开发高性能算子,在昇腾芯片测试中表现出色,还能助力模型在国产平台高效迁移,限时免费内测。