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就在今天，OpenAI推出了AGI新标准。

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最近，personal agent 成了 AI 圈的热门方向。人们期待有一个长期跟着自己工作的私人助手，知道你在忙什么，记得你的习惯，能打开软件、处理杂事。

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大模型出厂之后，能不能像人一样边用边学？

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大模型能看懂复杂的网页结构，也能理解各种游戏的通关规则。

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最近翻各家大厂的技术报告，很容易生出一种错觉：大模型好像已经把人类的网络安全防线打穿了。NYU CTF、Cybench、CyberGym 排行榜上，不管闭源大厂还是开源新秀，漏洞解决率动不动就 80% 往上。

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过去两年，AI for Science 正在经历一场肉眼可见的转向。自 AlphaFold 拿下诺贝尔奖、AlphaFold 3 和 ESM3 等模型相继问世后，AI 在生命科学里的角色，已经不再局限于预测一个蛋白结构或生成一段序列，而是开始直接接管“提出科学假设”这一核心环节。

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材料科学一向被视为经验科学。几十年来，研发范式几经更迭，从爱迪生式试错到材料基因工程，再到计算模拟，却始终绕不开同一道约束：物理模型只在成熟体系内有效，一到新材料就失灵；行业积累的数据是写给人看的，一条不过十几个数值，撑不起AI的学习。结果是，人类用了数千年的金属材料，真正探索过的成分空间或许还不到10%。

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Personal Agent 这个赛道，至今仍存在巨大的非共识，热度与质疑并存。

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AI模型后训练公司Trajectory宣布完成4500万美元A轮融资，由红杉资本领投，英伟达、Bessemer Venture Partners和Bain Capital Ventures参投，估值达3亿美元，其基于持续学习的后训练平台已正式向公众开放。

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乔布斯心中的Siri，这次可能真的走进现实了。