搜索
2025 年 12 月，OpenAI 联合多家实验室发布了一份湿实验室报告。报告给出了一个令人振奋的核心结论：GPT-5 通过多轮迭代，自主优化了一个分子克隆方案，效率提升了 79 倍。它提出了一种此前从未被报道过的酶组合——RecA 重组酶与噬菌体 T4 的 gp32 蛋白协同作用，让 DNA 末端配对效率大幅跃升。
智能手机之后的下一代AI硬件到底长什么样？ 过去一年里，行业里涌现了无数激进的尝试——从挂在胸前的 AI Pin，到五脏俱全的 AI 掌机，它们无一不宣称要“重塑人机交互”。但激情退去后，真正留存下来
带着这份遗憾与使命，Nico 创立了 AI 医疗平台 Telepatia。近日，该公司正式宣布完成 3300 万美元的 A 轮融资。值得瞩目的是，本轮融资由全球顶级风投巨头 a16z（Andreessen Horowitz）强势领投。
有网友发梗图表示震惊，怎么会有用户一天能运行 Agent 71 个小时。也就是说，在 OpenAI 内部，工作场景里的 AI 使用，几乎已经切到了 Codex 上。Codex 这份报告将衡量 AI 应用深度的指标，定位在我们交出去的任务有多重、agent 替人类跑了多久、用户是不是在同时盯着好几条工作线。
同样是进顶尖 AI 公司当工程师，在中国你只要 1.6 年经验，在美国却得熬到 5.5 年。换句话说，一个中国应届生刚拿到毕业证，就可能坐在 DeepSeek 的工位上调大模型；而他的美国同行还得在别的公司再「实习」四年，才够格投一份前沿 AI 实验室的简历。
如果我们谈到 AI 赋能带来的科学突破，AlphaFold 一定是不可忽略的一项。它解决了困扰生物学界半个多世纪的蛋白质折叠难题，大量压缩了得到蛋白质结构的时间，从原来的一年，到现在的几分钟。它的核心开发者之一 John Jumper 也因这一贡献在 2024 年摘得诺贝尔化学奖。
Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI能否真正产生价值？组织因素的权重是个人的两倍。 也就是说，你AI用得不好，三分之二的锅得公司背。 这个反直觉洞察，出自微软一年一度的《Wor
2026 年 3 月，滴滴上线 AI 出行助手「小滴」。用户说一句「身体不舒服，有点晕车，尽快叫车」，AI 会把这句话拆成「驾驶平稳」「油车」「最近的车」等条件。[1]6 月，支付宝开始测试 AI 版「阿宝」。按照支付宝的说法，用户可以在一个对话框里调用上万种服务。过去需要四处寻找的公积金、缴费、挂号和寄快递，现在说句话就能找到。[2]
当全球具身智能行业还在争论技术路线时，一家中国公司已经率先定义并跑通了自己的答案。深度机智提出的「人类学习」路线——以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为 AI 而生——正在被英伟达、Physical Intelligence 等海外头部机构沿同一方向跟进。
微软CEO 萨蒂亚·纳德拉，上周发的那篇《没有生态的前沿，立不住》（A frontier without an ecosystem is not stable），是近期挺有意思的一篇文章。不在于它提出了多少新概念，里面的很多要点，在近一年里大多已有讨论，而在于说它的不是旁观者，而是亲手运营着庞大 AI 基础设施的人，并且纳德拉用很朴素的语言，把两件非常重要的事情讲清楚了：