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Agent的爆发不止于应用层，当应用不断涌现，底层的交易和支付方式也在被重写。今年的AI交易正沿着两条线同时展开：一条是Agent帮人完成任务，比如今年6月上线的AI版支付宝，一句话就能打车、点咖啡；另一条是Agent-to-Agent，比如两个月前，Mastercard发布了专为机器间支付设计的网络服务。
近日，IQuest Research 同北京航空航天大学、曼彻斯特大学等合作伙伴发布 ModularRSI，尝试让 Agent 根据自身执行经验，持续修改模型外围的运行机制——Harness。
演示 Demo 里，一份漂亮的 PPT 出炉，任务就算完成了。到了办公室，往往还要接上一句：「这个再改改。」
AI手机哪家强？荣耀和阿里联手了。
AI办公赛道，率先进入“集团军作战”阶段。
大模型训练拼的是算力，Agent训练拼的是环境。
当AI从“生成内容”迈向“自主执行任务”，一场计算架构的深层演进正在悄然发生。
在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候，「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流，究其原因，大模型应用的价值正在从「生成什么」，进一步延伸到「能否理解复杂信息，并据此做出可靠判断」。
谁还没有被GPT-6 Astra搓3D的案例狠狠刷屏啊！
AI产业的两道坎，浪潮信息怎么翻？