在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
Meta刚掏出20亿美元把Manus收入囊中的同时，一份名单也随即在VC圈疯传——“1亿美元ARR俱乐部”。上榜公司不多，但个个鼎鼎大名：Perplexity：200亿美元
Meta 收购 Manus 无疑是本月最重磅的行业新闻。不到一年时间，产品上线、拿到美元投资、团队主体搬到新加坡、一亿美元 ARR，然后就是被 Meta 收购，Manus 发展速度惊人。 这其中，搬到
近日，腾讯微信 AI 团队提出了 WeDLM（WeChat Diffusion Language Model），这是首个在工业级推理引擎（vLLM）优化条件下，推理速度超越同等 AR 模型的扩散语言模型。
近日，美国华盛顿大学博士生邵如琳和合作团队打造出一个名为 Deep Research Tulu（DR Tulu）的深度研究小助手。使用一次 OpenAI 的 Deep Research 服务可能需要大约 1.8 美元，而 DR Tulu 使用一次的成本却不到 0.002 美元，这几乎是千倍的效率提升，这意味着未来个人或者小团队也能负担得起高质量、高可信度的 AI 研究服务。
近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式，难以支撑多步推理与长期
据我们独家获悉，ListenHub产品的母公司MarsWave完成了200万美元天使＋轮融资。本轮由天际资本领投，小米联合创始人王川跟投。同时，MarsWave也对外公布了盈利状况：目前公司年经常性收入（ARR）已突破300万美元，并达到月度盈亏平衡，成为少数已跑通盈利模型的AI原生公司。
，时长 00:20 视频 1：单样例推理速度对比：SGLang 部署的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 部署 (NVIDIA & Ascend)（注：NVIDIA 平台
最近，APPSO 终于拿到了这台来自黄仁勋倾情推荐的个人超算，英伟达 DGX Spark；到手的第一感觉，就是「小而美」。这电脑也太小了，没有 Mac Studio 那般笨重，可能就和 Mac Mini 差不多大；然后是银色的亮和用来散热的金属丝网又让它有点不一样，是专属的硬核美感。
马斯克“巨硬计划”新消息，第三栋专属厂房已经买下来了，代号MACROHARDRR。果然更硬核，老马透露，其将具备2GW供电规模。若参照此前曝光的（200MW支持11万台GB200）的功耗密度与架构效率推算，可支持约110万台英伟达GB200 NVL72 GPU。
