Manus表明AI应用只剩三件事
Manus表明AI应用只剩三件事Manus发布2.0版本全家桶产品,包含新agent架构Cascade、面向工作创作的Manus Studio及个人智能体Cue,表明AI应用几乎只剩Coding/办公、视频/游戏与个人智能体三件事,并宣布组建团队开发面向国内市场的产品。
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Manus发布2.0版本全家桶产品,包含新agent架构Cascade、面向工作创作的Manus Studio及个人智能体Cue,表明AI应用几乎只剩Coding/办公、视频/游戏与个人智能体三件事,并宣布组建团队开发面向国内市场的产品。
中国人民大学代文林、孟澄研究员团队提出的ME-Decoding方法被EMNLP 2026接收,该方法在解码时同时利用token概率与embedding相似度,从集合层面筛选低冗余候选token,在GSM8K和GPQA上取得所比较方法中最高的平均准确率,端到端GPU延迟仅增加约3%。
欧洲开发者 Mario Zechner 开发的极简 Coding Agent Harness Pi 只给模型一个 bash,却在多项 Benchmark 中击败 Claude Code 和 Codex,凭借极简设计和高可扩展性在 2025 年底爆火,团队来自维也纳而非硅谷。
Opus 5.5因网友用其设计含1113个真实零件的Microduck乐高版本并生成141页说明书、将宜家说明书转为3D配音教学视频以及尝试重现《塞尔达传说:时之笛》等"vibe coding"新玩法持续走红,并在Code Arena: WebDev榜单以低于第二名60%的价格拿下第一。
匿名模型Space Bunny突然杀上OpenRouter与OpenCode双榜调用日榜第一,经多个Coding任务实测,其速度快、输出效果良好,首轮细节虽偶有小bug但经一轮交互即可修复,厂商身份尚未公开,网友们纷纷猜测可能来自OpenAI、Grok、Kimi、GLM或Meta等公司。
OpenAI Codex负责人Tibo Sottiaux在访谈中详述了Codex从内部Python智能体演进为顶级编程助手的历程,并解释了选择Rust构建核心智能体、从一开始就开源CLI和SDK、不绑定自家模型等关键工程决策背后的考量,指出Codex的终极目标是打造易用的个人AGI。
过去一年,AI数据市场经历了几轮剧烈的主题切换:从标准Coding到垂直行业,从合成蒸馏到真实场景,从任务够长就是好数据到什么任务值得解。需求每两个月刷新一次,供给侧的生存法则也在同步重写。在这个过程中,一些原本隐身于产业链深处的角色开始浮出水面——数商,就是其中之一。
现在的 Agent 的产品越来越多,有些主打 Coding,有些事做日常办公,也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同,背后的工作原理其实都大同小异,便是 Harness 对上下文的自动化编排
实时交互模型尚未形成统一定义却已成为热门赛道,SigmaZ AI、Loopit、Reverie AI、Runway和Vidu等公司从原生音视频生成、Coding驱动等不同技术路线出发,探索AI在聊天框之外实时响应用户多模态输入的能力,行业正围绕定义权和稀缺交互数据展开竞争。
最近Seed-2.1-pro又更新了。