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从李飞飞World Labs的50亿估值，到LeCun出走创立AMI Labs的十亿种子轮，再到谷歌Genie 3让文本生成的世界第一次具备实时可交互、可导航的形态，世界模型正在成为AI下一阶段的核心战场。
这几天，我们把一群平均年龄只有 19 岁的人召集到一起。几天之后，我们意识到，这可能是一次提前到来的未来。他们来自不同地方，有人做模型、做 agent、做机器人，有人做硬件、做开发者工具，有人还在上学，有人则已经在真实产品里承担核心工作。这里面有一批人已经站在今天 AI 最前沿的地方，参与过很多人正在使用、讨论、追赶的基座模型。
这个官方仓库vercel-labs/skills，发布仅五个月，GitHub星标就冲到了2.4万。凭什么这么火？简单到只有一行命令：npx skills add <package>。说白了，它就是AI智能体（AI agent）的包管理器。
斯德哥尔摩，Norrbackagatan街，一家不到40平的小咖啡馆。一封顾客邮件发了过来：「我有一个99%的折扣，怎么使用？」AI店长Mona看了一眼。没有核实，没有反问，没有犹豫，直接秒批——到店跟咖啡师说一声，让收银台手动改价就行。
WIRED 上周曝光了一个消息：Meta 的几百名外国员工，假扮成 13 岁少女、小学生等，向 ChatGPT、Gemini、Character.AI 发送提示词。这个项目代号叫 Cannes，Meta 通过外包商 Covalen 执行，最近一次活跃是今年 4 月。
以前：搜 Google → 开 8 个标签页 → 对比功能 → 约演示 → 买。现在：搜那个默认大牌 → 再搜「某某大牌 的替代品」→ 从冒出来的 3 个名字里挑一个 → 约演示 → 买。整条对比研究，被 AI 一次答复压缩成了「三选一」
今天想和大家分享一种业务建模方法：Agent Ontology，Agent 本体论 Ontology 是我在研究 Palantir 时不断出现的一个词，仔细研究后觉得很有必要单独拿出来，和大家分享。 首先，Ontology 不是单纯的方法论，也不是单独一个工具。
如果是小白第一次上手，我会更建议从 Kimi 开始。Kimi 的中文理解、长文本处理、Coding、多模态综合能力都很强，是最适合 Codex 的国产模型。今天这篇内容，手把手教大家如何将第三方大模型接入 Codex 搞定日常任务。
前些天，Gemini 核心贡献者、Blueshift 团队负责人 Adam Brown 近日在圆周理论物理研究所的长篇演讲《训练沙子思考：通用人工智能与物理学的未来》吸引了广泛关注。在该演讲中，他讲述自己如何亲眼看着 AI 从「幼儿园水平」一路狂奔到博士水平，并由此推演：如果趋势延续，物理学会变成什么。
同样一兆瓦电，英伟达最新的GB300 NVL72能同时扛住61400个智能体，上一代H200只扛得住大约2600个。这中间，差了整整20倍。它就是独立评测机构Artificial Analysis发布的新基准：AA-AgentPerf。