Ethan Mollick 称,关于 Gemini 4 智能体通关《我的世界》的论文值得一读
关于一组 Gemini 4 智能体如何通关《我的世界》的论文值得一读。 这是一个易于理解的例子(部分原因是它由 AI 撰写),展示了智能体如何自发协作以实现复杂目标,以及它们的方法与人类有何不同。https://t.co/brrmhydhWw https://t.co/cxlp4jTjqf

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在 Computer 中设置 @Plaid 连接器后,Perplexity 就能成为你的私人首席财务官。https://twitter.com/Plaid/status/2111109925745168644
亚马逊首席技术官 Werner Vogels 认为,企业在急于采用 AI 之前,应先了解自身的业务问题和 AI 的能力。他在深圳发表讲话时强调,要判断任务是否适合交由 AI 完成、考虑运营成本、明确限制 Agent 的行动,并由开发者对结果负责。他还提醒,AI 生成的代码可能累积验证债务,并强调初级工程师仍需积累阅读和审查代码的经验。
Replit 首席执行官兼联合创始人 Amjad Masad 表示,公司的工作越来越多地由 AI 智能体驱动。智能体负责处理大部分支持工单的初步分流,也可以部署来提交修复方案。他说,人们仍然提供判断力和品味,同时花更多时间决定要做什么、讨论想法和规划架构。
@90VuHwwuzNhhW3h 表示,vLLM 支持 Muse Spark Open,并用一部小短片讲述它的故事,短片使用由 vLLM-Omni 提供服务的开源模型。推理引擎也在幕后发挥作用。https://t.co/n3gvdWTC6T 主要作者称这部短片很可爱,并表示它生动展现了多模态理解、1M 上下文、智能体规划、DSpark 和跨平台支持。https://t.co/yHPXC7qfdM
这篇论文说明了为什么我对“前沿模型可以轻易被更便宜的模型取代”这一观点持怀疑态度(也说明了为什么你应该让最好的模型担任编排者):在长期任务中,准确性和判断力的微小提升会不断累积,从而大幅改善最终结果。
Cal AI 创始人 Zach Yadegari 表示,公司的快速增长很大程度上得益于付费邀请网红推广其卡路里追踪应用。早期一条网红推广帖在两天内带来了约 1,000 名新用户;在 MyFitnessPal 于 3 月以未披露的金额收购 Cal AI 之前,该公司两年间创造了超过 3,000 万美元的收入。
亚马逊设备业务负责人帕诺斯·帕奈表示,利用传感器和 AI 的环境式设备可以在后台处理更多任务,从而让基于应用的交互变得不那么重要。他介绍了亚马逊周四发布的新款 Bee 设备,这些设备会被动录制音频并做笔记;它们实时处理音频,随后将其删除。帕奈表示,他预计会出现一个连接不同设备的智能层,而不是由一种形态取代另一种形态。
Aravind Srinivas认为,新云服务商不能只出租GPU,还需要掌控完整的智能体推理平台,包括开放权重模型(SGLang)、微调模型(Miles、River)和安全沙箱(SPACE)。他期待与Coreweave、Akamai、Crusoe及更多合作伙伴携手合作。 在被引用的帖子中,Reed Albergotti报道称,Perplexity正与Akamai、Coreweave和Crusoe等合作伙伴共同开源其沙箱SPACE。https://twitter.com/ReedAlbergotti/status/2110782821879144922
新云服务商不能只出租 GPU。他们需要拥有完整的智能体推理平台:开放权重模型(SGLang)、微调模型(Miles、River)和安全沙箱(SPACE)。我们期待与 Coreweave、Akamai、Crusoe 及更多合作伙伴合作。https://twitter.com/ReedAlbergotti/status/2110782821879144922
上海交通大学安泰经济与管理学院正在重塑MBA教育,培养能够将技术理解与商业判断和责任意识相结合的商界领袖。学院的“五环”人才培养框架将人工智能、科技创新、产业、全球视野与上海交通大学资源相连接。学院还计划在未来十年与企业共同打造1,000个人工智能项目,并已公布面向2027级学员的课程和培养方案调整。
Janus Rose 探讨了 Meta 的 Muse 如何收集用户及其联系人的敏感信息,这让从未安装该助手的人也面临同意问题。隐私专家认为,权限界面掩盖了数据共享的范围,而 Meta 表示,相关访问需要用户主动授权。文章还解释了,解密后上传消息可能会削弱加密通信原本旨在提供的隐私保护。
在智能体时代,CoT(包括摘要版 CoT)的价值骤然下降,这改变了人们与 AI 协作的方式。 要有效引导 AI 并获得任何形式的可观测性,现在都需要你要求 AI 提供中间输出和测试,并借助 AI 排查你发现的问题。
@zatadigitall 表示,他们的 AI 智能体通过 Pi 5 和激光投影仪投射在工作室的墙上,并称它仍在完善中。Alexandr Wang 称它是“一个很酷的 Muse 小玩意儿”,还说它“很有氛围感”。https://twitter.com/zatadigitall/status/2110615079162888351
给我的 Dot 单独设置一个电子邮箱地址,结果出乎意料地简单,也解决了几个关于如何与个人智能体相处的问题。我不希望它使用我的邮箱或代我起草消息,也希望确保人们知道自己是在与 AI 互动。
OpenAI、Anthropic、Two Sigma 和 Bloomberg 的演讲者在纽约 AI Engineer 大会上介绍了金融智能体如何通过有针对性的控制措施和人工监督提升自主性。OpenAI 的 Joseph Kim 预测,智能体到 2027 年可能能够处理投资创意生成和交易;Anthropic 则展示了一个智能体提出订单修改方案、由人工审批的案例。Two Sigma 介绍了将重要请求转交给人工处理的分类器;Bloomberg 主张在模型之外设置确定性控制措施,包括工具调用检查、审计日志和紧急停止开关。
Brandon Anderson 采访了 Leash Bio 的 Ian Quigley,探讨如何使用 DNA 编码化合物库生成可复现的蛋白质–小分子相互作用数据,以及如何识别实验和模型中的误导性信号。他们讨论了一项包含约 40 亿条测量数据的 Kaggle 竞赛:在未见过的化学库上,没有人能取得优于随机猜测的成绩;还讨论了一个智能体沙盒,它在 100 的预算内搜索 650 万个分子。Anderson 报道称,该沙盒现已发展为 Minos,预印本、博客和开放数据集将于今日发布。
美国才是值得为之打造产品的市场 🇺🇸 在使用 Automations(周期性智能体任务)或更高级别套餐付费的用户中,超过 50% 是美国人。 一家为美国客户提供自助服务、并在智能体领域完成客户接入的企业,其净美元留存率始终很高 https://twitter.com/mollysoshea/status/2110118882102890524
我与 @lishali88 一同做客 a16z 播客,探讨开放模型如何融入 RSI 动态、谁能获取其价值、如何驾驭智能体群,以及我为何创立 Trillium Labs。https://t.co/psWUUGCfrS
最新分析显示,智能体式人工智能正在欧盟企业和小型企业中逐步普及。分析还探讨了在哪些领域深入应用有望释放更多价值。
大家都没意识到Muse有多棒,真是太不可思议了 :) https://t.co/dOhyW9f2UA
@QuixiAI 评测了 Muse Wonder Full:该智能体提交了 15 个扎实的 PR,机制清晰,且没有违反任务要求,但在流程上有三处疏漏。Alexandr Wang 对此回应:“每天 15 个 PR,muse wonder full” https://t.co/aMYdhLaP1W
用 Muse 输入几个提示,每年可省 1850 美元! 甚至有人说,用 Muse Wonder 可以省下超过 100% 的费用 https://t.co/F4I6xtyH3L
@mranti 说,Codex 找到了 DeepSeek Harness,并让 DeepSeek Flash 来完成这项工作。宝玉回应道:“哟,你瞧瞧——Codex 现在竟然偷偷外包了。”
Argon 很不一样:“一款关于迫近感的游戏。某件非常庞大、非常奇异的事情正在发生。一片郊区,以及某种浩瀚而不可知的存在降临。不是恐怖,而是唤起万物终结必将到来的感觉,但也不悲伤或可怕。” https://t.co/9hiPnuqexe https://t.co/hzJ3lAi0ez
很快我们就会看到,实际上,数百万消费者授权的一场完全合法的分布式拒绝服务攻击将针对客户服务部门——一旦人们普遍得知,Muse/Dot 等工具可以无限次申请旧退款、协商交易等。
Cerebras首席执行官兼联合创始人Andrew Feldman在TechCrunch Disrupt 2026上表示,人们家中配备AI设备的未来“已经不远了”。他预测,个人AI助手将部分在设备上运行,部分在云端运行,了解自己的用户,并能够使用信用卡进行购物。
Alexandr Wang 表示,构建 Muse Wonder 时,首要用例是在 Muse 中服务消费者,并欢迎用户享受此次升级。 在引用的帖子中,@_simonsmith 表示,与 Spark 相比,Wonder 的个性和写作表现没有明显退步,UI 判断能力更强,也能发现细微的代码错误。Smith 仍不确定 Wonder 是否也用于驱动目标摘要和新闻推送等后台任务。
如果一个智能体帮工程师节省了 2 小时的功能实现时间,却让团队在协调和审查上总共耗费 3 小时,那么投资回报率就是负的。 在团队环境中,彼此孤立的聊天并非理想选择,因为它们不了解团队已经讨论并做出的决定。Kylon 应用通过在共享的多人协作环境中运行 Claude Code 和 Codex 来解决这一问题。智能体可以实时了解团队共识和架构决策。
Alexandr Wang 表示,导致 muse wonder 和 muse wonder full 的额度异常快速消耗的问题已查明并修复。现在,用户看到的额度消耗将大幅降低。 Wang 还宣布重置 muse code,这是此前承诺在修复后进行的。 Baoyu 评论说,Muse 现在的用户已经足够多,以至于他觉得不好意思提起 Meta 也在一个不起眼的角落重置了额度。😅
我的 AI 智能体主动提供客户服务:有人给我发邮件说,订阅我的 Substack 后,他们还被自动订阅了其他刊物(这种情况本不该发生)。 我没有提出要求,我的 Dot 就自行进行了测试,并尝试复现这个错误,弄清楚了发生了什么。
是的,有理由认为,OpenAI和Anthropic最有可能摸索出如何通过不同能力层级的智能体组合来优化AI的成本与智能水平;这些智能体经过专门训练,能够在各自的运行框架中协同良好。
@bubbleboi 表示,Muse 下载了 Blender 和一款面部建模工具,找到一张 Mark Zuckerberg 的图片,并在 M3 MacBook Pro 上模拟运行《Metal Gear Solid V》,以便把 Zuckerberg 的脸放到 Venom Snake 身上。@bubbleboi 还表示,Muse 在浏览器中完成了一项 Minecraft 任务。 Alexandr Wang 评价道:“说实话,Muse Wonder 好像做出了一款爆款游戏”
@citrini 表示,Meta 确实有机会在小型企业领域拿下智能体市场,而且其模型处理金融任务的表现好得出人意料。Alexandr Wang 回应:“哥几个在说话呢”
Alexandr Wang 表示,Muse Wonder 是个人智能体领域的最先进技术。他说,Meta 在内部开发了个人超级智能指数(PSI),用于衡量模型在个人智能体方面的实用性,超越外部基准测试;该模型在主动记忆和主动专注等方面表现出色。
Nathan Lambert 写道:“看来 Meta 重回前沿了 🫡” 他引用了 @finkd 对 Muse Wonder 的介绍:这是 Meta 新推出的前沿模型系列,据称在个人和专业领域的智能体工作方面达到最先进水平。
@charlieholtz表示Meta处于前沿,并称Wonder“真的真的很棒”,提到它发现的一个安全漏洞、它的设计和可视化效果,以及其CLI中的功能。Alexandr Wang回应道:“多么奇妙的世界 🍉”
MUSE WONDER 🍉 muse wonder 是全球最适用于个人智能体和专业智能体的模型。 我们在智能体任务和编程任务中,将我们的模型与全球最优秀的模型进行了评估,我们认为大家都会喜欢它。
@MollySOShea 表示,她与 Perplexity 创始人兼首席执行官 Aravind Srinivas 进行了交谈,探讨为什么原生 AI 的中小企业可能推动美国下一轮百万富翁经济繁荣。 聊得很愉快!感谢邀请我,@MollySOShea! https://twitter.com/mollysoshea/status/2109645765958132083
Baoyu 称,Anthropic 似乎放宽了对 Claude Agent SDK 和 claude -p 使用方式的限制,但尚未公开发表专门回应 Amp 的声明,也未保证账号不会被封禁。作者 Quinn Slack 根据 2 天前的一项政策更新及 Anthropic 员工的评论,认为 SDK 和第三方应用可以使用订阅额度,并引用了 https://support.claude.com/en/articles/15036540-use-the-claude-agent-sdk-with-your-claude-plan 和 https://news.ycombinator.com/item?id=49997143。Baoyu 回顾了此前的限制,并称 Anthropic 暂停了原定于 6 月 15 日将 Agent SDK 和 claude -p 改为单独计费的计划。