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昨儿刚出的GPT-5.6，用不到一小时，就完成了一道存在了半个世纪的图论猜想证明。而这道题呢，来头也还真不小，就是大名鼎鼎的循环双覆盖猜想（Cycle Double Cover Conjecture）。
微软Copilot & Agents Core总裁Nitin Agrawal说，「迫不及待想让客户看到GPT-5.6能做什么」——不管是起草文档、分析数据、做演示，还是跨团队协作，产出都会更精致。除了原生接入模型，微软还会直接通过OpenAI API调用GPT-5.6，服务Microsoft 365客户。双通道，齐上阵。
团队提出了ShopX：一个面向agentic shopping的电商大模型。它不仅仅是在搜索框外面套一个会“说话”和“调用工具”的LLM，而是赋予模型直接进入商品空间的能力，让大模型成为商品履约的核心，学会在商品空间中规划、检索、排序、组合和生成结果，进而减少接口损耗。
今天 APPSO 去了百度在成都举办的 AI DAY「干活吧！搭子」专场，百度搭子一口气抛出三个发布——个人版大升级，企业版正式登场，围绕企业应用，百度还拉起了一个生态联盟。
来自清华、上交、北邮的学者们提出了一个面向个性化幻灯片生成和多轮局部修改的记忆驱动Slides Agent框架——MemSlides。它专门针对AI PPT痛点而生，不仅能够为你量身定制私人专属的PPT生成风格，还能够贴心地记住你在制作过程中随口提出的新要求
Prime Intellect 是一家为企业提供算力及专业软件工具、助力构建 AI Agent 的初创公司，近日完成 1.3 亿美元 A 轮融资，估值达 10 亿美元。Prime Intellect 成立于 2024 年，其目标是赋予企业自主训练 AI Agent 系统的能力，无需依赖前沿 AI 实验室。
来自浙江大学 APRIL 实验室、快手主站技术部和清华大学的研究团队提出了 MobileForge，试图把手机 GUI Agent 的适配过程变成一个 “无标注、自探索、自反馈、自优化” 的闭环系统。
多模态 Agent 的记忆系统，过去很容易被理解成一个升级版 RAG：图片、图表、PDF 进来之后，先抽取内容、做 embedding、写进向量库；用户提问时，再用 query 做检索，把命中的top-k图片、文档页或图表一并塞进上下文，再交给多模态模型回答。整个过程中，所有原始模态信息都会不加选择的塞给大模型。
朋友向她推荐了字节旗下的扣子。今年3月起，朋友就用扣子自动盯盘、分析、复盘，生成每日投资日报。在她看来，扣子之所以适合投资人，关键在于接入了同花顺、中金、广发等多个数据源，再配合定时任务，能把投研中大量重复、连续的工作沉淀为固定流程。
我最近又玩了一个新的视频制作平台，名叫 Flova，它的思路就是我上边说的这个方向。它不仅仅是一个调用单个模型的生成工具，而是一个面向 AI 视频 / AI 影视创作的全能六边形 Agent。