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刚刚，小扎终极野心曝光：为数十亿人提供个人超级智能！

Meta宣布与博通定制AI芯片合作延至2029年，初始投入超1GW算力。扎克伯格称要为数十亿人提供个人超级智能。Meta自研MTIA芯片，两年推四代，还成立超级智能实验室，欲成AI基建主导者。

企业数据库运维复杂度高，专业人才稀缺成瓶颈。阿里云PolarDB推出AI助手，基于大语言模型与专家知识库，有智能问答等核心能力，以自然语言交互降低使用门槛，提升运维效率与系统稳定性。

Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架，以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核，将内核开发时间从数周缩至数小时，生产环境性能最高提升17倍，Anthropic创始人高度评价。

2025年vivo开发者大会展示全新端侧AI能力，提出蓝心3B端侧多模态推理大模型，融入OS底层，实现系统级智能。其AI OS打造“个人化智能”体验，还开放生态，携手开发者推动AI应用落地。

2026年初，随OpenClaw爆火，AI步入Harness时代，MiniMax成变革焦点，推出MaxClaw和MaxHermes。但本地单机框架用于企业级生产有鸿沟，MiniMax借助阿里云云原生方案重塑Agent运行底座。

今天凌晨，谷歌在官网开源AI Agent框架Gemini CLI，将Gemini大模型融入终端。它能调用视频和图像模型，集成MCP、谷歌搜索等功能，还集成超强编码助手，刚开源就在Github超9000颗星。

2025年IMO赛场，顶尖大模型起初表现不佳后有突破。蚂蚁AWorld项目团队6小时复现并开源DeepMind解题结果，给出可一键运行系统。AWorld证明多智能体协同优势，还介绍复现思路、核心优势及体验方式。

文章指出大语言模型虽耀眼，但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代，数据范式、基础设施哲学都要重塑，智能体模式崛起带来挑战与机遇，技术决策者要做好底座构建。

强化学习教父理查德·萨顿认为人工智能发展已迷失方向，提出OaK架构回应探寻真正智能的需求。该架构是基于模型的强化学习架构，具备组件持续学习等特点，为通用人工智能指明路径，但面临持续学习和特征生成挑战。

多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架，能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径，分三模块求解，经经典博弈验证，还在碳市场博弈展现应用潜力。