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今年四月，吴明泽因为"装龙虾"认识了一位货代公司老板。说来也巧。那位朋友在物流行业干了整整十年，四月正好是龙虾进口旺季，就顺手给吴明泽介绍了这位年营收过亿的老板。吴明泽是谁？哈佛设计工程硕士、斯坦福HAI（人工智能实验室）科研助理。他还在阿里、腾讯、MiniMax做过工程师
如果你的日常任务里包含编程，今天给大家介绍一个特别适合团队用的AI开发平台「MonkeyCode」，目前在GitHub已狂揽3.4k Star，开源免费。开源地址：github.com/chaitin/MonkeyCode
近期，在 LangChain 举办的智能体大会 Interrupt 上，吴恩达与 LangChain 创始人 Harrison Chase 进行了一场关于 AI Agent 的对谈。整场交流的核心并不是简单讨论 Agent 有多强，而是围绕一个更现实的问题展开：当 AI Agent 让软件开发变快之后，真正的瓶颈会转移到哪里？
你有没有想过，销售这件事可能会被彻底重新定义？不是那种换个 CRM 系统或者学几个销售话术的小改进，而是从根本上改变销售人员的日常工作方式。
过去一年，AI 推理模型的使用成本让不少开发者叫苦。
近日，AI制药独角兽Chai Discovery宣布与制药巨头辉瑞达成许合作许可。合作后辉瑞将获得Chai Discovery首次曝光的新一代模型Chai-3的优先访问权限，以及利用辉瑞专有数据、量身定制的定制模型。
随着 o1/R1 等推理模型的发展 [1][2]，「让模型多想一会儿」几乎成了提升复杂推理能力的标准方案。更长的 Chain-of-Thought、更大的测试时计算、更深的内部推理，都在用更多计算换取更可靠的答案。
2026 年以来，OpenAI、Anthropic、LangChain 等机构纷纷发布关于 Harness Engineering 的技术博客，OpenClaw、Hermes Agent 等项目的火爆更让 Harness Engineering 成为业界热词。人们的共识正在形成：模型的能力释放，依赖于一套精密的外部框架。
当视频生成模型在视觉保真度上不断突破时，一个核心瓶颈正变得愈发清晰：模型是否真正理解了真实世界？能否推理出合理的演变过程？
近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。