在飞书的上下文底座上，豆包开工了
飞书在协同办公时代的积累，正在变成字节在 Agent 时代的竞争力。 飞书在协同办公时代的积累，正在变成字节在 Agent 时代的竞争力。作者｜郑玄编辑｜张鹏今年，不少公司的工作群里，将会多一些「新同事」。它们是 AI，但可以像普通员工一
科技互联网
对话小宇宙 kyth：播客的护城河是真实，AI 无法取代的是人的立场
小宇宙想要「强而久」。作者｜连冉编辑｜郑玄过去一年，播客被推到了内容行业的聚光灯下。B 站拿出 10 亿元流量扶持视频播客，罗永浩、鲁豫等名人带着数小时的长对谈进入市场。小红书也在持续补齐视频与音频播客能力，抖音精选则通过自制节目试水长对谈
iOS 27、MacOS 27 正式发布；豆包手机助手消费者版亮相；李想：「大车」趋势一定会结束 | 极客早知道
Opus 5.2 深夜上线；宇树科技发布人形机器人 G1+ 特朗普抨击 Anthropic CEO：AI 发展不能踩刹车，美国有「高智商总统」就足够特朗普周一在社交媒体发文，明确表示其不认可 AI 数据中心引发的民众反弹及外界对前沿模型的忧
专访爆火「机器鸭」背后的硬件推手：这是个信号，未来推动新故事的并非硬件
以下文章来源于：Hardwire Hardwire 来自极客公园，关注 AI 与硬件行业融合而产生的各种新机会、新想法和新产品。 这两年，全球 AI 硬件爆品，为什么总来自开源社区？ 这两年，全球 AI 硬件爆品，为什么总来自开源社区？作
追觅四大赛道 IFA 首秀：一套技术，四个出口
追觅在 IFA 上展出的不是四条产品线，是一套技术的四个出口。作者｜张勇毅编辑｜郑玄去年一年，全球扫地机器人的出货量约 2412 万台。同一年，全球人形机器人的出货量约 1.8 万台。两个数字都来自 IDC，中间差了 1300 多倍。带着这
重磅！Google发布多智能体最佳实践！
Datawhale干货 最佳实践：Google最近各个厂商都在深入研究多智能体协作。让多个智能体工协作，各自负责一块任务，共同完成一个复杂目标。听起来逻辑很通，一个智能体搞不定的事情，多叫几个一起来干不就行了？但真正搭过的人都知道，这里面的
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三原理能解释什么？｜《进化力》第七期
2026年9月20日周日10:00-12:00分享 导语《进化力》尝试用存在、进化、天择三原理，把原子、生命、社会、科学与人生意义放进同一幅解释图景。经过六期共读，每位参与者都形成了自己的理解，也积累了不少“不对劲”和“真的吗”。一本好书的
人工智能意识、自进化所带来的风险与挑战｜自指与AI读书会第二期
2026年9月12日（周六）14:00-16:00分享 导语当大模型从“被调用的工具”变成“自己跑循环的系统”，一个关键问题随之浮现：当模型开始知道自己是什么、正在做什么，评测与监督的可靠性还成立吗？自主性、觉知与自我进化这三条线索，在安全
arXiv：从人类认知出发重新审视世界模型
世界模型真的理解世界吗？ 导语从视频生成、具身智能到能够检索文献和调用工具的AI Agent，越来越多系统被冠以“世界模型”之名，但生成连贯画面是否等于理解物理世界，完成复杂任务又是否意味着具备真正的机器认知？2016年4月17日发表于ar
第一篇AI4AI综述：让AI改进AI，发展到哪步了？
新智元报道 从long horizon智能体到recursive self-improvement：从「AI 能做什么」出发，进一步追问「Can AI improve AI?」——AI能否可靠地改进AI，并让进步持续积累？让AI写一段代码，
老黄替OpenAI宣布AGI！出题人当场打脸：换个考场99.9%掉到62.7%
新智元报道 上周四，OpenAI发布GPT-6 Astra。官网给它的定性是「世界上最智能、最对齐的模型」。紧接着，黄仁勋在X上发了一条帖子，把这件事推向另一个高度：AGI已经到来。恭喜OpenAI团队。反观GPT-6 Astra的官方发布
全球最大，谷歌Figure排队买！这个团队，撑起硅谷最火机器人
新智元报道 藏不住了，这次是彻底藏不住了！Google DeepMind、Figure、1X、Genesis AI、Dyna Robotics……硅谷这一轮最火的机器人玩家，背后竟站着同一家数据「供血商」。Dyna-2跑出100万小时的Sc
量子位编辑作者招聘
3个岗位（含实习），不设边界 编辑部 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIAI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来量子位呢？我们是一家以追踪AI新进展为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认
日均产出万亿Token！Mooncake落地生产，KV Cache命中率稳定突破90%
把同样的算力转化为更多、更优质、更稳定的AI Token 趋境科技、KVCache.AI 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI随着智能体从“一问一答”走向持续规划、工具调用和多轮执行，Token需求正在从零散调用转变为持续、规模化的生产需