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大模型能否预测未来？UniPat AI构建了一套完整的预测智能基础设施，Echo，包含动态评测引擎、面向未来事件的训练范式和预测专用模型EchoZ-1.0。在其公开的General AI Prediction Leaderboard上，EchoZ-1.0稳居第一，并在与Polymarket人类交易市场的直接对比中展现出显著优势。
2亿美元A轮融资，估值110亿，成立仅一年就成为独角兽。更震撼的是创始人——25岁的广州00后洪乐潼，父母是从未上过大学的普通务工者。她用数学解决AI最大的痛点：让模型推理步步可验证，彻底杜绝幻觉。为了加入她，弗吉尼亚大学终身教授直接辞职。
为让AI帮忙数饺子，Thiel Fellow得主Brandon Wang向开源软件OpenClaw开放了全套数字信息。这场名为「生产力色情」的实验，正在重新定义什么是「赛博找死」。
上周发了给Agent用的superpowers插件那篇文章。 没想到反馈还不错，Skills这块的信息差，比我想的还要大一些= = 然后评论区里就有人问了，还是一个叫tim的朋友，问还有什么必装的Sk
实测生成曲目完整动听，免费可用。
飞书、Google、Stripe、ElevenLabs、网易云音乐。 最近几个月，一群看起来毫不相关的公司不约而同做了同一件事：发布 CLI 工具。
这家新西兰的公司给奶牛戴上AI项圈，估值一年飙升20亿美元！Founders Fund领投，投资人抢到超额认购。它的秘密武器叫「Cowgorithm」——一套让牛自己放自己的算法。
想象一下这个场景：你在地铁上刷着 Slack，看到一个需要修复的 bug。你点一个 emoji 表情，等到了办公室，代码已经写好、测试通过，Pull Request 等着你审查。这不是科幻小说，这是 Stripe 工程师每天的真实工作状态。
最近，harness engineering 又成了继 prompt engineering、context engineering 之后新一代的 buzzword。
新一代代码模型的训练动态已与旧模型截然不同，主流强化学习方法和数据集在其上几乎“失效”。