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本篇文章根据我在本月 43 Talks 线下活动中的分享整理而成。主理人李继刚邀请我时，给的主题词只有一个：Context。我想从 Agent 的视角出发，讨论一个判断：随着模型和 Harness 逐步趋同，真正决定 Agent 能力边界的，会越来越是 Context。
Yann LeCun的JEPA架构很可能不会work，但至少证明了隐空间比像素或文本空间具备更强的泛化能力；
图像生成正在从「一句话生成一张图」，走向更接近真实创作流程的开放任务。
对于Python、Java、JavaScript这些语言，大模型通常能给出相当成熟的答案。
模型会升级，Agent会重构，但用户长期积累的记忆不会轻易迁移。
18天后，AI圈终于迎来了一场狂欢！今天，Anthropic官宣：美国商务部正式撤销对Anthropic旗下神级模型Fable 5（以及Mythos 5）的出口管制，明天恢复访问。
2026年，具身智能赛道的融资热度仍在持续，但投资人的提问方式已经变了。
当所有人都在比谁「想得更久、算得更多」——推理模型动辄输出成千上万个思考 token，循环式架构恨不得在内部反复迭代十遍八遍——一项新研究反手泼了盆冷水：
知识第一次，能像代码一样利滚利。前OpenA 创始团队成员、特斯拉前 AI 高级总监 Andrej Karpathy，提出一个狠招：别再用 RAG 检索你的知识库，让大模型把它「编译」成一座持续生长的活 Wiki。两个多月，他在GitHub屠出 5000+ star。
AgentSociety²是清华大学团队推出的社会科学研究新工具，通过AI智能体模拟社会行为，帮助研究者构建实验环境，直接运行社会假设。它让AI同时扮演研究助手和实验参与者角色，使复杂社会问题能被构造、运行和分析，提升研究效率与可复现性。