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Agent 的第一性问题：Proactive 与 Context 经济学
过去一年AI Agent能力提升，但用户体感未同步变好，原因在于人类注意力窗口有限。赛道分化，主动式桌面Agent是新方向，AirJelly是代表产品，五源资本对其创始人黄柏特进行访谈，探讨产品设计、应用场景等问题。
连OpenAI都在偷偷重仓！大模型的下一站，是「入侵」人类大脑
AI巨头入局使脑机接口升温，格式塔科技获1.5亿融资刷新中国纪录。全球超声赛道投资热，OpenAI等参与。超声波路径优势多，格式塔聚焦医疗，产品有望落地，AI融合是关键，未来脑机接口或成基础设施。
从显式CoT到隐式CoT：复旦让AI告别啰嗦，实现大模型高效沉默推理
复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术，解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督，提升性能、效率和可解释性，在多模型和任务测试中表现出色，让大模型高效沉默推理。
Sam Altman：我嫉妒死现在的年轻人了！
当下年轻人面临裁员、内卷，奥特曼却称他们是最幸运一代，引发争议。文章指出过去靠努力升职加薪的逻辑在AI时代失效，流程性岗位被自动化接管，权力从大厂下放个人，还提醒要适应新变化。
这种眼镜我建议外卖快递小哥人手一个
亚马逊为快递小哥配备智能眼镜“Amelia”，早期版本正实测。它基于先进技术，能扫描包裹、导航等，明年中期量产。亚马逊还或推消费级眼镜“Jayhawk”，与Meta竞争。今年AI眼镜赛道热闹，国内外大厂纷纷入局。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
2025年如何学AI？如何用好AI？
文章围绕2025年学AI、用AI展开，作者黄益贺分享问答，涵盖学习指引、工具使用、产品赛道选择等多方面内容，如建议新手边用边学，对比不同工具功能，还分析了各模型和工具的特点与适用场景。
AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
SOMA Robotics 陈天一：当一个追求自由的人决定跳入创业的牢笼 | 00 后创业者系列
本文讲述SOMA Robotics创始人陈天一的创业故事。他从小追求自由，休学创业，起初项目不顺，后项目入选奇绩创坛。他谈创业感受、选择具身智能赛道原因及SOMA创新等，认为创业是直面现实的修行。