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今晚，我在旧金山 Howard Street 的 Inngest 总部，参加了一场叫做 {AI} in Production 的小型聚会。主办方是 Inngest，Cursor、Arcade、Vapi 联合参与。清一色是在一线真正跑 AI agent 的工程师和创始人，一群人坐在一起，讲他们把 AI 部署进生产环境之后遇到的真实问题。
华大智造子公司涌生智能×上海人工智能实验室，联合发布两项新成果：ProtoPilot：一款由真实实验室场景驱动的自进化多智能体系统；BioLab Bench：生命科学领域首个从用户需求到设备可执行的全流程Agent评测体系。
今日，据路透社报道，Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）当地时间7月2日在公司内部全员会上承认，过去至少四个月，AI智能体技术的研发进展并未如他预期般提速，Meta押注AI新组织架构的布局“至今尚未落地见效”。路透社称，这一信息来自其听取的一段会议录音。
刚刚，阿里达摩院联合中国人民大学高瓴人工智能学院、中国科学院大学等机构，发布了首个专攻超导材料发现的AI智能体“ElementsClaw”（元素虾）。只用了28个GPU小时，ElementsClaw就给已知的240万种稳定晶体统统海选了一遍，预测其中的6.8万种可能是超导体。
设想这样一幕：你让一个编码智能体修复某个 bug，并用一组单元测试作为「做对了没有」的判据。
最近这段时间，国内外模型更新得很快。
在历史长河中，技术的发展很少是一路线性往前走的，很多关键变化发生在「连接」被打通的那一刻。
当大模型应用进入深水区，决定一个 Agent 体验上限的，早已不只是 "答得对不对", 而是 "能不能持续记住同一个人"。
近年来，强化学习在游戏智能体、具身智能、大语言模型等领域取得了显著进展。然而，在真实世界中，强化学习仍面临一个核心难题：高质量样本的获取不仅成本高昂，还可能带来多种风险。因此，样本增强成为缓解强化学习中样本获取成本高、风险大等问题的重要途径之一。
6月30日晚，AI龙头Anthropic推出了专为科学研究打造的新产品Claude Science，这是一款类似于编程工具Claude Code的AI工作台。简单来说，Claude Science是一套专门为科研需求打造的多智能体架构，能自动生成多个子代理并分配他们进行科研任务。