为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
今天的朋友圈，被一款叫「灵光」的APP刷屏了。了解了一下，这是一款来自蚂蚁集团的AI 应用，定位是面向普通人的零门槛全模态 AI 助手，还可以自然语言30秒生成可互动的小应用。这让我想到了还在预热，这周即将发布的Gemini3.0，一句话生成操作系统，这都给了我们一个无限想象力的画面。未来，AI生成的边界是什么？
2025 年，AI 产业正在经历一场关键转折。
AI新王来了！马斯克Grok 4.1静默上线，一夜之间登顶LMArena，Gemini 2.5 Pro却被按在地上摩擦。主打情商智商在线，算力又扩增一个数量级。这一次，Grok 4.1一共放出了两大版本：Grok 4.1 Thinking和Grok 4.1。
大家好，我是Jomy，是智跃Zleap的CEO，也是Zleap产品和技术的主要设计者。此前在报道中，我曾粗略介绍过Zleap产品背后的技术：一个能帮助CEO自动整理、总结海量企业内部信息的智能Agent。今天，我要正式为大家介绍驱动这个Agent的底层技术：SAG。
CUDA 代码的性能对于当今的模型训练与推理至关重要，然而手动编写优化 CUDA Kernel 需要很高的知识门槛和时间成本。与此同时，近年来 LLM 在 Code 领域获得了诸多成功。
「Voice Image」创始人 Nick Lahoika 出生在白俄罗斯，后来移民到爱沙尼亚才开始学习英语，跨语言的生活环境让他在很长一段时间内都对表达缺乏自信，直到遇到了一位专业声音教练。他才意识到表达是可以训练的，这也成为其创业的起点。
前几天 nano banana 2 的泄漏版本，正在网上被疯狂转载，奥特曼眼看着流量不能被 Google 再抢了去，一点预告都没有，直接就发布了 GPT-5.1。
长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。
如何构建一个真正意义上的“自主代理”（Agent），而不是一个“带LLM的高级工作流”？ 让钢铁侠中的“贾维斯”（J.A.R.V.I.S.）真正来到现实，不仅能对话，还能调动资源、控制机械、在复杂战局中自主执行多步任务。
