最近，一位名叫Jeff Schomay的软件工程师就干了这么一件堪称“魔法”的事。他把他自己开发的，一款名叫“雷霆蜥蜴”（Thunder Lizard）的ASCII风格游戏，通过AI的力量，实时“翻译”成了一款全动态图形游戏。

大语言模型（LLM）越来越强，越来越多样而且专业化。对于一线的开发者和工程师来说，想把这些聪明的“大脑”组织起来，干点正经事，那叫一个头大。架构复杂、工具调用低效、状态管理混乱、安全风险高……这些行业共性难题，就像一座座大山，挡在了多智能体系统从“实验室玩具”走向“生产力工具”的路上。阿里通义实验室出手了，他们正式开源了AgentScope 1.0，一套专为多智能体开发打造的框架。AgentSco

在AI图像生成领域，风格驱动和主题驱动的图像生成，一直视为两个脱节的任务：前者优先考虑风格相似性，而后者则坚持主题一致性，导致明显的对立。然而，江湖的规矩，就是用来被打破的。最近，字节跳动智能创作实验室（UXO Team）带着他们的新作USO (Unified Style-Subject Optimized，统一风格-主题优化) 模型走上台前，轻轻一挥手，就化解了这个困扰业界已久的“二元对立”。小

巨头微软“悄咪咪”地发布了两款“亲生”的AI模型——一个叫MAI-Voice-1，专门搞语音生成；另一个是MAI-1-preview，听名字就知道是个基础大模型。这俩货一出道，就直接被塞进了人们常用的Copilot助手里。微软这是要跟OpenAI“渐行渐远”，开始全面走自己的AI独立之路了？

你有没有体验过，问AI一个昨天刚发生的新闻，它一脸茫然，表示自己的知识库只更新到某某时间，无法回答？这就是大语言模型（LLM）面临的经典窘境：“知识截止”。这就像一个学富五车但被关在密室里的“书呆子”，只能靠记忆里的知识来回答问题，一旦记忆过时或出现偏差，就容易出岔子。那怎么办呢？总不能每次出点新知识就花几百上千万美元重新训练一遍模型吧？于是，一个天才般的想法应运而生——给这个“书呆子”配一台可以

8月31日，我们印象中做外卖的公司——美团（Meituan），扔出了一颗重磅炸弹。他们正式发布了一款名为LongCat-Flash的模型。一个拥有5600亿总参数的庞然大物，一家外卖巨头，一出手就是王炸。LongCat-Flash不仅仅是参数量大，它背后那套创新的动态计算机制和高效的训练推理架构，给整个行业带来了全新的解题思路。

当所有人的目光都还聚焦在云端那些巨大的数据中心时，一场新的技术革命正在我们身边悄然发生。这就是边缘计算与AI的结合，一个正在推动智能设备革新的关键力量。在这片蓬勃发展的新蓝海里，Arm，这家长期统治我们手机芯片架构的巨头，扔出了一颗重磅炸弹——Armv9边缘AI计算平台。这个平台的核心，是全新的Cortex-A320 CPU和Ethos-U85 NPU，专为物联网应用而生。听起来有点技术宅？说白了

我们从1943年到现在，用的都是同一种人工神经元，” Perforated AI的联合创始人，一位神经科学家兼计算机科学家的Rorry Brenner博士在接受福布斯采访时，听起来既困惑又激动，“当我搞明白生物神经里的树突是怎么工作的之后，我满脑子想的都是，这事儿怎么还没人干？最大的变化，就在于我们对“树突”的认识。Brenner博士那句朴素而深刻的话，或许能为这场讨论画上一个完美的注脚：“如果进

8月25日，AI圈炸出了一个重磅模型。这事儿的主角，不是OpenAI，也不是谷歌，而是一家在圈外名不见经传，但在技术圈里却分量十足的研究机构——Nous Research。他们悄无声息地，扔出新一代大模型，Hermes 4系列。这一系列模型，不仅在数学、代码这些硬核指标上，交出了一份足以让许多顶级闭源模型汗颜的成绩单，更重要的是，它带来了一套全新的打法。

在人工智能这个江湖里，每隔一段时间，就会有一次华山论剑，各路高手纷纷亮出自己的独门绝技。卷模型尺寸和参数或成过去式？Meta AI 联合加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的研究团队，悄悄地扔出了一颗重磅炸弹。他们推出的这项名为“DeepConf”的新技术，几乎是以一种不讲道理的方式，解决了困扰整个行业许久的一个终极难题：如何让 AI 在做高难度推理题时，既能保持极高的准确率，又不会把计算中心的电表烧