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Anthropic 刚刚出了一份 36 页的创始人手册：创建一家 AI Native 的公司，几个人，做几百人的事儿。由着这个问题，手册把创业拆成四个阶段（想法、MVP、上线、规模化），每个阶段讲清楚该做什么、容易踩什么坑、Claude 的三个产品形态（Chat、Cowork、Code）分别在什么时候用
微软用一套多 Agent 系统在 AI 漏洞发现的顶级基准测试上拿下第一，超过 Anthropic 最强模型 Mythos 五个百分点。诡异的是，微软自己并没有一个能打的前沿模型。它用别人的模型组了个系统，打败了造出这些模型的公司。这对AI竞争格局的启示，比这个工具挖出了大量 Windows 漏洞本身更重要。
如果你想在今天的互联网上毁掉一幅世界名画，最快的方法不是物理消灭它，而是只需要给它贴上一个标签：「这是 AI 画的」。最近，X 用户 @SHL0MS 进行了一场充满恶趣味的社会实验。他上传了一幅法国印象派大师克劳德·莫奈的《睡莲》真迹，特意打上平台的「Made with AI」标签，并配上了一段文案：
如果只看这场 Meetup 的嘉宾名单，你大概会先想到海外芯片巨头，或者某家国际 AI 基础设施公司。
当 AI 行业的目光集中在 Agent、工具调用、长程任务这些上层应用之时，底层的多模态架构正在经历一次更安静、也更彻底的范式转变 —— 它要回答的是一个看似朴素的问题：理解与生成，是否天生就该是两件事？
原力灵机释放商业化信号。
你可能最近也在短视频平台上刷到这样一类吐槽视频：某公司老板用了两天豆包、刷到几个 OpenClaw 视频，就觉得自己打通了 AI 的任督二脉，第二天就在工作群发了条消息：“从今天起，全员必须使用 AI 工具提升工作效率，各部门本周提交 AI 应用方案。”
就在今天，Agentic AI工程师发现：博士80小时的科研任务，Codex不到2小时就跑完了，效率差达到了40倍！其实按照旧标准，AGI早已存在了，只是全行业都在移动球门。
“你花在 AI 编程上的费用，90% 都浪费在了没必要上传的上下文里！”
AI 圈现在招人，连岗位名字都透着点不寻常。