把记忆交给CPU，大模型会变快
把记忆交给CPU，大模型会变快拿Agent做Coding，想必大家都已经很熟悉了。
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9997 点击 2026-09-16 14:40
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拿Agent做Coding，想必大家都已经很熟悉了。
一个 Agent 第一次没把任务做对。
谷歌发布 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音模型，后者支持后台异步推理与工具调用以解决语音 Agent 在任务执行中的沉默问题，两款模型已在 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放。
随着 Genie 3 的发布，可交互世界模型真正走到台前：用户不再只是观看生成视频，而是可以输入动作实时改变一个持续演化的世界。世界模型开始从「生成一段视频」走向「模拟一个可交互世界」，但能走进去，不等于经得起探索。模型能否持续响应控制、维持视觉与空间一致、遵守物理规律并记住来路，仍缺少系统评测。
北航、南方科技大学、复旦大学、北京理工大学、爱丁堡大学等 8 家机构的 19 位研究者联合完成 Theory of Agent 综述，讨论模型内部与外部 harness 应如何分配能力，并据此梳理 LLM Agent 的学习、对齐、演化与评测。
“智能并不局限于大脑内部。当我们使用纸笔或地图来梳理复杂问题时，这些外部工具就成为了我们‘延展的心智’。”
DeepSeek资深MLSys工程师刘胜与深夜发文，坦承刚完成V4.1核心算子交付后，意识到AI已能自主编写和优化GPU算子，正迫使他从手写底层算子转向驾驭AI Agent的"机甲驾驶员"，并警示工程底层能力空心化可能带来系统性风险。
大模型过去几年的能力跃迁，几乎都围绕一个词：Scaling。
Agent爆发时代，我们需要什么样的AI计算底座？
就在刚刚，飞书和豆包工作一起，开了他们的全新发布会。