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这半年我自己做了一款次留70%，月留存30%的个人助手产品，也把市场上所有和沾边的产品都上手用过一遍。想来写写这几个月对这个领域的一手的产品观察。第一部分是做产品的过程，第二部分是一手的观察和判断，按需取用~
2026 年上半年快过完了，Agent 领域发生了哪些有趣的事呢？
清华大学经济管理学院的陈柯均博士生、张佳音教授、徐心教授与快手消费策略算法部合作探索完成了一项联合实验：从视频传递的价值观的角度，去理解观看视频后用户的行为和心理变化。
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
刚刚，自变量机器人团队带来全新解法——发布全球首个「事件级预测」具身智能世界模型WALL-WM。WALL-WM把世界模型的预测单位从时间帧换成了语义事件：
编辑｜Panda 数学正在迎来 AI 革命。 最近几个月尤为明显。比如，就在前几天，Google DeepMind 新论文宣布其最新系统 AlphaProof Nexus 在一次自主运行中，解决了 3
AI母婴硬件，正在成为出海圈新的机会。
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
过去的大模型 scaling law 通常回答的是：当模型参数量、数据量和训练计算量增加后，loss 会如何下降。
超越 GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek V4 Pro，阿里的最新旗舰模型 Qwen3.7 Max 在编程竞技榜拿下第二名，仅次于 Claude Opus 4.7。除了真实场景的用户选择，在传统的大模型固定评测榜单上，像是终端能力 Terminal Bench、编程能力 SWE Bench 等，Qwen3.7 Max 的表现也是拿下了国产模型的冠军。