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刚刚，蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
凭借成功预测 Polymarket 题目，连续登顶 Future X 全球榜首的 MiroMind 团队，于今日（1 月 5 日）正式发布其自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。MiroMind 由全球知名创新企业家、慈善家陈天桥，与清华大学知名 AI 青年学者代季峰教授联合发起。去年陈天桥提出发现式智能才是真正意义上的通用人工智能这一重磅创新理念，引发全球业内人士关注。他同时提…- 0
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这大概就是Skills能够降维打击n8n的原因吧！
n8n其实还是之前低代码的那套逻辑。看似友好，实则依然在用流水线的逻辑，去解决新AI时代的问题。一旦业务逻辑复杂起来，你将面对的就是乱如麻的连线，不断地反复调试上一个节点的 Output，和无尽无聊的提取字段。最后的结局就是：会写代码的人看不上，不会写代码的人用不上。所以N8N根本不能算是一个自动化的工作流，顶多 是赛博绣花活。而Skills的出现实现了对n8n的降维打击，如果说n8n …- 0
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HiMarket 重磅升级：Agent 的下一站，AI 开放平台
💡 目录 💡 01 HiMarket 是什么 02 使用场景 03 产品优势 04 快速体验 05 HiMarket Roadmap 规划 …- 0
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Skills比MCP更重要？更省钱的多！Python大佬这观点老金测了一周终于懂了
上周在论坛刷到一篇文章，标题直接把老金我看愣了："Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP"给和老金我一样英语不好的翻译一下："Claude 的技能非常出色，或许比 MCP 更重要。"作者是Simon Willison。不认识？Django联合创始人，Python界的大佬，Datasett…- 0
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对比 GLM 4.7 和 MiniMax 写代码，我看到了不同的 AI 人格
周末终于抽时间用 Trae CN 把 GLM 4.7 测完了。为了节省时间，这次依然选择了从已初始化好的模板项目开始，构建一个完整的商城系统，最终要生成手机端（iOS）、Web 端以及后端服务这三大模块的代码，覆盖了前后端与移动端的基本功能链路。GLM 4.7 体验整个过程下来，如果用一个字来总结，那还是“快”。官方没有发布 GLM 4.7 的 TPS，只知道 GLM 4.5 大概在 100 to…- 0
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字节Seed：大概念模型来了，推理的何必是下一个token
LLM的下一个推理单位，何必是Token？刚刚，字节Seed团队发布最新研究——DLCM（Dynamic Large Concept Models）将大模型的推理单位从token（词） 动态且自适应地推到了concept（概念）层级。DLCM通过端到端地方式学习语义边界，动态地将Token序列分割成概念，在压缩后的概念空间中进行深度推理，并借助因果交叉注意力将概念级推理结果重构为Token级预测。…- 0
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MIT团队推出递归语言模型！不改架构、不扩窗口，上下文处理能力扩展百倍
新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language Models》的论文，提出了所谓“递归语言模型”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理策略。图丨相关论文（来源：…- 0
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MIT发现让AI变聪明的秘密，竟然和人类一模一样
【新智元导读】你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了，文章越长，模型越傻！2025年最后一天，麻省理工学院（MIT）丢了一篇重磅论文，就是要解决这个问题的。这篇论文叫《Recursive Language Mode…- 0
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五个值得一试的 Claude Skills：从代码审查到数据优化
前言在 Claude Code 的 Skills 生态中，除了那些动辄数万 star 的明星项目，还有一批热度适中但同样实用的工具。它们或许不是最耀眼的，但在特定场景下却能显著提升工作效率。本文介绍五个这样的 Skills，它们的共同特点是：热度适中（万星级别）、应用场景明确、学习成本可控。无论你是前端开发、后端工程师，还是数据分析师，都能从中找到适合自己的工具。一、code-reviewer：多…- 0
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实测 MiniMax-M2.1，编码真的强
MiniMax M2.1 终于正式发布了。这一代模型的核心目标，是在更多编程语言和日常办公场景里做到"真正可用"，并在这些领域把能力拉到行业顶级水准。官方介绍中提到，团队系统性地增强了 M2.1 在多种编程语言上的表现，尤其是对原生 Android 和 iOS 开发能力做了重点加强。相比上一代 M2，M2.1 的回复更加简洁清晰，不再只是"代码更强"——在日…- 0
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你的Claude Code缺一块仪表盘!
最近好多朋友加我问的第一个问题都是怎么在Cursor当中使用Claude Code？说实话，Claude Code确实有点门槛，首当其冲的就是它的交互界面。没有象Cursor那样的直观，黑色命令行里面就只有闪烁的光标，只能看代码像瀑布一样刷屏。就是缺少那种很直观的掌控感。你不知道它还要跑多久，不知道它的上下文窗口是不是快炸了，更不知道它现在是在处理到哪一步了，有点盲盒式的感觉。尤其是当你在处理复杂…- 0
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Google 刚发布 Gemini 3 Flash，说实话，AI 的经济模型被彻底改写了
Google 刚发布了 Gemini 3 Flash，老实说？AI 经济学被改写了。一款“快”模型如何重画价格-性能曲线你今天早上打开 Gemini app，总觉得哪儿不一样。更快，更锐利。你可能都没注意到更新提示。Google 把默认模型整个换了。全球范围。你睡觉的时候它就完成了。这可不常见。公司一般不会一夜之间给几百万个应用换“发动机”。通常会先发布、内测、分阶段上线。但眼下事实如此。Gemi…- 0
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PAI 初探：Code2Skill的一次尝试，以及 Agent和Skill 的初步探索
在上一篇文章里，我记录了自己在 GitHub 上第一次发现了 PAI（Personal AI Infrastructure）（第一次接触的同学，可以把PAI当成一个增强版的Claude Code） 。这一篇，则是我开始真正动手尝试 PAI 之后的第一轮实践记录。整体上，我主要做了两件事：尝试把以前写过的 code 转成 PAI 的 skill（Code → Skill）把 PAI 里现有…- 0
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原来是百度给了 Manus 最大的启发
01将来如果有人写人工智能史，大概会将2025 年定义为Agent（智能体）元年。25年以前，AI 行业的光芒都在大模型和他们对应的聊天机器人（Chatbot）身上。虽然有行业大佬 23 年就在呼吁不要卷模型，应该卷应用。但到了25 年，AI应用的时代才算终于到来。Forbes网站25年 4 月评选的第七届年度 AI 50 强榜单中，AI Agents公司的耀眼星光已无法掩饰。当时Forbes网站…- 0
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2025四大AI怎么选？每月20美金，谁能当你的“全能外挂”？
PART.01文案创作：谁写东西最有“人味儿”？测完感觉，这四个AI写东西，性格差异比宿舍四兄弟还大：* Claude 3.5 Pro：【文艺青年】妥妥的“人味”天花板。让它写个短视频脚本，它能精准拿捏你的目标用户痛点，写出来的对话自然得像真人在唠嗑。自媒体小编选它，出活快，情绪还到位。* Grok 4.1：【江湖百事通】本次最大黑马！它写的文案信息密度超高，而且自带“时事模式…- 0
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Google 发布研究型 Agent
Google 推出了 Gemini Deep Research，直指 AI 回答“浅尝辄止”的问题。与只做快速搜索、总结首条结果不同，这个 Agent 更像一名真正的研究员：它会先制定研究计划，系统性阅读多源材料，识别信息缺口，并持续检索，直到形成相对完整的认知图景。最终，它会输出一份结构化研究报告，并为每一条关键结论提供可追溯的引用来源。Gemini Deep Research 基于&…- 0
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Gemini CLI V0.22发布了Conductor和Endor Labs并向Free Tier用户开放了Gemini 3
2025年12月22日，Google发布了Gemini CLI V0.22.0版本，向所有免费用户开放了Gemini 3系列模型Gemini CLI更新地址：https://github.com/google-gemini/gemini-cli/discussions/15488只要是Free Tier用户，Gemini CLI更新到V0.22.0及以上版本，开启Preview Features就…- 0
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AI Agent 重构SoR：从记录系统到决策系统的范式转移
Views are my own. 最近有一个关于“AI’s trillion-dollar opportunity: Context graphs”的讨论很热，值得深入学习。 过去一两年业界对Systems of Record(SoR) 的趋势出现了一些分歧，个人认为2026应该会有一个初步的结论。 a16z的看法倾向于颠覆式：“In 2026, the system of record wil…- 0
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深度解析：为何私有化部署的满血版DeepSeek在企业场景下的多任务协作表现不佳，以及如何优化
1. 核心问题：满血版DeepSeek在企业应用中的工具调用困境随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，企业级AI Agent应用已成为数字化转型的重要方向。然而，在实际落地过程中，许多企业发现，即便是参数规模庞大、性能卓越的模型，在私有化部署后，其在工具调用（Function Call）方面的表现也远未达到预期。特别是国内众多企业部署的满血版DeepSeek模型（如8卡H20，671B参数的版本…- 0
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Agent圣经（四）| 一文搞懂Function Call、MCP、Skills
今天一篇文章，带你了解LLM调用工具的发展历程，搞懂Function Call、MCP、Skills这些概念与异同，并重点讲解最新的Agent Skills。1. LLM工具调用发展历程为了扩展LLM调用外部能力，2023年OpenAI在GPT API中推出了Function Call，类似传统API设计思想，让LLM按JSON格式填写参数，由后端调用接口。随着Agent框架发展起来，可以由Age…- 0
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深度｜从Monica到Manus，肖弘为什么会成功
据多方信源及媒体报道，Meta（Facebook母公司）已达成协议，收购AI Agent初创公司Manus。消息一出，全球科技圈为之震动。这不仅意味着Meta在通用人工智能（AGI）的棋局上落下关键一子，更让Manus背后的中国创始人——肖弘，瞬间站在了聚光灯的中心。谁是肖弘？为什么他的产品能被扎克伯格看中？让我们回溯肖弘的履历，看下对我们，有什么启发。前世：华中科技大学 & 流量猎手&n…- 0
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OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever：规模神话的终结，回到研究时代
“如果再增加100倍规模，一切就会被彻底改变吗？我不这么认为。所以，我们重新回到了研究时代。”#1他的出现本身就是新闻2025年11月25日，Ilya Sutskever出现在Dwarkesh Patel的播客中。这本身就是新闻。自从2024年离开OpenAI、创立Safe Superintelligence (SSI)以来，Ilya几乎从公众视野中消失。他的新公司融资30亿美元、估值320亿美元…- 0
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详解 & 实测 GLM-4.7 ，14个Skills、前端设计能力
这篇文章将带你了解智谱最新发布的 GLM-4.7——结合官方公布的基准数据与我在官网、opencode 等环境中的实际体验，全方位解析它在前端 UI、编码能力和多模态生态上的真实表现。一、性能提升亮点：数据说话相信很多观众已经看过那张对比 GLM-4.7 与 4.6 的官方图表。从基准数据来看，无论是在人类偏好测试方面，还是在 Terminal Bench 2.0 这类软件工程基准上，4.7 相比…- 0
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按场景来服务「人」，腾讯会议的AI情商好高
最近一段时间，我对“会议”这件事的耐心在明显下降。不是不想认真，是开会多了就发现，今天的大多数会议，更多不是在解决问题，是因为程序正义和人情世故。开会，成了一个对我来说有点信息过载、注意力分散、情绪与态度被不断稀释的问题。远程会议尤其明显，摄像头关掉，语气变平，表态模糊，真正重要的判断和结论不一定有，还经常藏在一句看似随口的话里，或者一次短暂的沉默中。所以我对会议类 AI 产品的期待，其实早就从帮…- 0
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