在长达数周的高强度「挖角」之后，Meta 今天凌晨宣布正式成立超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，简称 MSL）。Meta CEO 马克·扎克伯格在当时时间周一发布的一封内部信中透露，MSL 将整合公司现有的基础 AI 研究（FAIR）、大语言模型开发以及 AI 产品团队，并组建一个专门研发下一代 AI 模型的新实验室。
如果你是程序员，又对股票感兴趣，那八成动过写个脚本的念头。这个想法的初版通常很简单：找个免费的股票数据 API，用 Python 拉取 K 线，算一下 MACD 或者 RSI 指标，然后写几个 if/else 来触发买入卖出信号。测试几次，发现收益还不错，特容易兴奋上头。
在传统工具主导的设计流程中，从 Figma 或 Sketch 起稿，到开发团队手工编码，哪怕是一个简单的网页原型，通常也要经过多轮反复沟通与来回修改，整个流程周期以“周”为单位计算。而 Readdy.ai 的出现，正推动这个流程进入以“秒”计时的 AI 原生时代。
如今的视觉语言模型 (VLM, Vision Language Models) 已经在视觉问答、图像描述等多模态任务上取得了卓越的表现。然而，它们在长视频理解和检索等长上下文任务中仍表现不佳。
Agent Infra是AI时代的新热点，涉及为Agent重建基础设施以适应其与人类的根本差异，包括交互方式、学习模式、责任界定等。核心是创建安全环境如E2B沙盒和Browserbase浏览器工具，支持Agent反馈循环和多任务协作，预计Browser Use市场将大幅增长，开发者需聚焦差异场景提升价值。
在经过深度思考后，我有了一个大胆的猜想：我们一直在用错误的框架理解它，大家都把它当作"更好的编程工具"，但我越用越觉得，这根本不是一个编程工具，而是一个披着终端外衣的通用 AI agent。正好周末看了Anthropic 产品负责人 Michael Gerstenhaber 的最新一期访谈，
最近，Kimi Researcher（深度研究）开启内测。根据官方介绍，其定位并非一个简单的“搜索工具”，而是一个能够生成带引用来源的深度研究报告的AI Agent。
这是我关于「AI Native 系列」的第二篇文章，主题是：行动闭环。在上一篇里，我讲了什么样的产品才算得上真正的 AI Native，分享了我对 MCP 协议、AI 架构原生性和任务闭环的理解。
6 月 27 日，腾讯混元宣布开源首个混合推理 MoE 模型 Hunyuan-A13B，总参数 80B，激活参数仅 13B，效果比肩同等架构领先开源模型，但是推理速度更快，性价比更高。模型已经在 Github 和 Huggingface 等开源社区上线，同时模型 API 也在腾讯云官网正式上线，支持快速接入部署。
带着最新最强的模型，走向最热门的赛道，这用来形容 Google 昨天推出的 Gemini CLI 最合适不过了。
