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Perplexity 发布 Search as Code (SaC) 新架构，让 AI agent 直接编写 Python 代码来编排搜索流水线，取代传统的 function calling，实现了更高效、更准确的搜索，在多个基准测试中表现优异。
NASA韦伯望远镜的新数据显示，超大质量黑洞可以在没有更大宿主星系的情况下增长到当前大小，这对经典形成理论提出了挑战。
彼得·戴曼迪斯强调当前时刻的史无前例，敦促人们调整时间和金钱的优先顺序，避免固守过去。
介绍了奇点之门，一个测试前沿AI模型是否能预测其训练截止日期后发表的范式转变科学发现的基准。当前最高得分为17.75%的部分分数，完全正确率为0%。
文章认为，近期AI最重要的转变并非智力，而是记忆——AI系统记住用户偏好、习惯和进行中的项目，从单纯的工具转变为上下文感知的助手。
Meta 的 Chain-of-Verification (CoVe) 提示技术通过四步自验证流程，将 LLM 的事实准确率提升 94%，无需微调即可减少幻觉。
一篇哲学性的文章，反对科技评论中的千禧年主义假设，指出范式转变是知识传播的渐进过程，而非单一的启示性事件。
NVIDIA 利用新的 NVFP4 格式及微缩放技术，以 4 位精度训练了一个 120 亿参数的大语言模型，在几乎不损失智能的同时，内存使用减半、算术速度提升三倍，标志着高效 AI 训练的重大突破。
文章探讨了从被动式 AI 模型向主动式 AI 智能体的转变，这些智能体能够观察上下文并自主行动，以 OpenClaw 和 Poke 为例，同时推广了 a16z Speedrun 加速器。
安德烈·卡帕西在红杉资本Ascent 2026上的谈话摘要，重点介绍了三个主题：LLMs在速度提升之外开拓的新领域（例如原生图像处理、.md脚本、非结构化知识库）、模型能力'参差不齐'背后的经济学，以及智能体原生经济的崛起。