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随着 MiniMax M2.5 的发布并在社区引发热烈反响，很高兴能借此机会，分享在模型训练背后关于 Agent RL 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 RL 时，始终面临一个核心难
就在刚刚，稚晖君（彭志辉）所创办的智元机器人在视频号上甩出了一条名为「绝世高手，马上下山」的一分钟视频。官方还特意标注了全程实景实拍，没用 CG 特效，也不是 AI 创作。
OpenAI深夜突袭，GPT-5.3-Codex-Spark正式炸场。核心卖点只有一个：快！每秒1000个token，让代码生成告别加载条。联手Cerebras怪兽级硬件，物理外挂直接拉满。这不再是简单的工具升级。而是一场关于速度的暴力美学。
装 Clawdbot（现在叫 OpenClaw）不难。难的是装完之后打开一看——1700 多个 Skill，不知道先装哪个。我帮你筛了一遍。下面 20 个 Skill 按「先打地基 → 再接入口 → 最后扩场景」的顺序排好了，跟着装就行。每个都写清楚：干嘛用的、适合谁、一句话安装。
Cloudflare 宣布推出 Markdown for Agents。只要在 Agent 的请求设置里头加上一句——Accept: text/markdown。网站就会自动返回为 Agent 识别优化的 Markdown 文件，而不是为人类准备的 HTML 文件。
但考虑到在代码领域，如何做好记忆与检索，相比其他场景又有所不同，因此，基于 memsearch CLI ，我们同时也为Claude Code 做了个永久记忆的 plugin——memsearch ccplugin（可适用所有AI coding软件）。
初创公司 Teamily AI 最新推出的全球首个 AI 原生即时通讯应用（IM）——Teamily AI，意图构建一个人类与 AI 智能体共生的社交网络。在这个网络中，AI 不再是一个外部工具，而是群体中的一员，人类与 AI 智能体互相协作、实时共存、互动。
从此以后，AI 不再是工具，要尊称为「硅基博学家」了。
AI生图领域，又出了个“狠角色”。
过去几年，大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前，NLP 领域的状态是：每个任务一套模型，每个场景一批数据，每个公司一条流水线，互不通用，边界清晰。GPT 之后，这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。