ADIPEC 2026 开幕式上，奥特曼放话：1 万个 Agent 连续四天四夜不眠不休，合力攻破了千禧年难题，对应的下一代 GPT 很快就会发布。他还给出一个让全场安静的判断——AI 现在大多数时候已经比顶尖科学家更聪明。

画插画、建 3D 模型、跑 AI 生图时，找参考图往往要在人体库、穿搭站和图站之间来回切换，凑齐一套还未必对得上透视与光影。RuiC-PoseAtlas 把 4345 张视觉参考收进一个零依赖静态网页，用三套图鉴解决这个老问题。

高盛最新报告给出一个不太体面的结论：被 AI 淘汰的人再就业之后，接近 75% 又落进了下一轮要被替代的岗位。当标准答案不再稀缺，文章给出的四条护城河都指向同一件事——把自己身上无法被标准化的那部分做成壁垒。

Kimi 用 K3.1 Pro 把游戏开发接进了 Unity、Unreal Engine、Blender 这些专业软件，无人干预连跑 20 小时就交出可继续开发的 Unity 原生工程。网易游戏、三七互娱、凉屋游戏已经在拿它做开发和测试。

一趟十天的美国之行，作者靠 AI 助理 Claire 约到了经济学家泰勒·科文吃饭，还顺藤摸到纽约 MoMA 一位艺术家的联系方式。Muse 实测下来，Personal Agent 真正稀缺的价值不在代办琐事，而在替人推开那扇原本不敢敲的门。

看病、上学、工作，这一桩桩“小事”，其实是每一个普通人的头等大事。当AI开始参与其中，谁掌握支撑它的关键源头核心技术，谁有能力持续将技术结合真实场景迭代进化解决真实问题，关系到这些头等大事的支撑能否长久可续。 换而言之，当AI要真正实现规模化应用落地，就要回答那些最根本的问题：怎样解决大模型安全性和极致性价比的问题？怎样让AI从数字世界进入物理世界？怎样让AI实现从个人提效到组织提效的跃迁？

AI 短剧的画面越来越能打，人物一张嘴却还是“我不是在妥协”那股味儿。即梦上线短剧工作室之后，作者把自己迭代三年的 AI 视频工作流摊开：先让剧本医生挑出硬伤，再在分镜里点选人设，最后用多轨道后期收尾。

上一篇文章下面，被问得最多的是“到底怎么养”。作者索性把流程写成教程：在 QQ、微信、飞书里把那条会喊爸爸的蓝色肥鱼养起来，再送它去 B 站和抖音刷视频、发视频、开直播，全程不需要花钱请人代养。

Agent选错Skill，改一句description就重跑整批任务，看似高效却说不清改对了没有。本文用本地首路由回放把反馈周期压到分钟级，用归因、改写、回归、沉淀串起迭代闭环，34条开发请求命中31条。这套方法究竟能解决多少真实路由问题，又留下哪些未验证的边界？

同一家公司、同一年度，报表上却躺着毛利润 35 亿、营业利润 15 亿、净利润 12 亿、归母净利润 10 亿、扣非归母 8 亿五个数字。想知道这家企业到底赚了多少钱，得先弄清这五个口径各自在回答什么问题。

成立一年多估值就到 10 亿美元、坐拥千万月活的 Character.AI，10 月 12 日申请破产保护，迪士尼以 2000 万美元成为首个竞购方。算力投入、经营成本与未成年人保护诉讼叠加，AI 陪伴这门生意开始从拼流量转向算成本。

2026 年一季度海外短剧 App 下载量达到 8.5 亿次、同比增长 140%，内购收入却只涨了 20%。下载翻倍而付费跟不上，说明出海真正要赚的不是用户数，而是一笔笔当地的钱——这笔账得从买一个用户的价格算起。

即梦上线短剧工作室，把机位、运镜、分镜预演这些原本属于导演岗位的活重新交回创作者手里。功能发布前两天，字节跳动刚完成一轮 AI 应用资源收拢。当做出画面不再稀缺，竞争转向谁能把生成能力组织成稳定可交付的生产系统。

EliseAI 是一家帮房东回复租客消息的 AI 公司，2026年6月年经常性收入已超2亿美元，连续五年同比翻倍。它最初只是一个自动回复租房咨询的 AI 客服，如今已覆盖美国约650万套公寓。

按正常商业逻辑，一家公司对特定地区用户无差别封号，早该被抛弃；但在 Anthropic 这里，中国用户反而前仆后继，几十元买一个新号再搭一份订阅。这场“东八区虐恋”背后，是技术代差撑起的定价权，与用户体验被挤到次要位置。

金融行业正在成为企业级智能体落地的重要试炼场。银行关注信贷、风控与运营流程的安全执行，证券公司则更重视投研、合规和客户服务中的专业能力。但无论业务如何不同，数据安全、专业知识理解、跨系统执行、权限治理与操作审计，都是金融智能体绕不开的准入门槛。金融机构真正需要的，不只是一个会分析的AI，而是一套能够在复杂业务体系中可靠运行的智能化基础设施。

昨天刷到深度智耀在招 AI 产品经理，我盯着 JD 看了半小时。20-40k，要懂 AI Agent、RAG、工作流，要能把老板需求和员工任务转成 AI 员工产品，还要能用 AI 写代码。我突然意识到，这个岗位的技能要求跟我之前理解的应用型 AI PM 不完全一样。哪些必须会？哪些了解就够？

程序员还在群里讨论 Bug 怎么修，AI 可能已经复现问题、跑完测试，把修复代码提交到了 GitHub。DeepSeek Harness 的 Super-agent 架构，让 Router 负责调度、Worker 并行执行，AI 从会话工具变成长期在线的数字同事。

DeepSeek Harness 的插件生态里，好玩的多、有用的少。作者把做 PPT Skill 和去 AI 味 Skill 的经验打包成一个设计插件，让普通用户也能低成本做出有版式、没有 AI 腔的内容，装好之后 Codex 与 Claude Code 都能直接调用。

当多数企业还在纠结选豆包、千问还是WorkBuddy时，这家千人研发企业却选择自建Agent底座。本文完整拆解其技术架构：以OpenViking为上下文核心，通过虚拟文件系统、分层加载与目录级ACL，实现记忆、资源、技能的统一管理与权限映射，并给出可落地的算力估算模型。