如何理解大模型推理能力？现在有来自谷歌DeepMind推理负责人Denny Zhou的分享了。 就是那位和清华姚班马腾宇等人证明了只要思维链足够长，Transformer就能解决任何问题的Google Brain推理团队创建者。 Denny Zhou围绕大模型推理过程和方法，在斯坦福大学CS25上讲了一堂“LLM推理”课。
近日，来自 OPPO、耶鲁大学、斯坦福大学、威斯康星大学麦迪逊分校、北卡罗来纳大学教堂山分校等多家机构的研究团队联合发布了 Agent KB 框架。这项工作通过构建一个经验池并且通过两阶段的检索机制实现了 AI Agent 之间的有效经验共享。Agent KB 通过层级化的经验检索，让智能体能够从其他任务的成功经验中学习，显著提升了复杂推理和问题解决能力。
上周，OpenAI 正式推出了自己的 Agent 产品，ChatGPT agent。 用户只需扔出一句话，它就能像个聪明的助理一样，查资料、写报告、点网页、跑代码，甚至还能做一整套财报分析，再打包成 PPT。
Cursor突然断供，码农AI Coding就像被砍掉了手脚！如今，清华系最强平替MonkeyCode站在了C位，不仅性能炸裂、成本超低，还能应对复杂编程任务，首发支持Kimi K2和Qwen3。
今天带来 Myshell ShellAgent 2.0 的测试和介绍。 发现 Myshell 上了一个 ShellAgent 2.0 的能力，只需要提示词就能生成一个 Agent 应用。他们这个有意思的点是，没有复杂的前端页面都会在一个 Chatbot 里构建类似的交互，这就摆脱了构建前端的复杂流程降低了错误率，Agent 只需要管理工具之间的交互就可以。
AI+精神病学，这两个词居然能合并到一起，不是整活，不是用于人类治疗。这不，Claude团队正式启动了一个“AI精神病学”小组，年薪两百万元招人来专门研究AI的精神状态。
去年被硬件从业者称作 “AI 硬件元年”，然而时至今年，一批 AI 硬件公司已面临困境。
你有没有想过，为什么那些看起来无所不能的 AI agent，在真实工作环境中却总是显得如此笨拙？我们花费数百小时调试提示词、完善指令，但这些智能系统依然无法像人类员工那样从经验中学习和成长。它们不会从错误中汲取教训，也不会在重复性任务中变得更加熟练。这个根本性问题，正是 Composio 刚刚完成 2500 万美元 A 轮融资要解决的核心挑战。
硅谷 AI 投资人 Elad Gil 昨天发布了自己对 AI 领域投资的总结回顾与预测。在他看来，过去四年 AI 经历了从 “技术迷雾”到“商业马拉松” 的变化：随着模型能力的不断提升，过去 12 个月里一系列 AI 应用落地的细分场景在得到验证，头部公司浮现，一定程度上，未来 1-2 年的市场格局初定，AI 应用层正进入收敛周期：
35 人，8 个月，年收入破 1 亿美元。 Lovable 创下了最快的增长速度，超过了 OpenAI、Cursor、Wiz 以及历史上所有其他软件公司。
