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近日，OpenAI Codex 产品负责人Alexander Embiricos和OpenAI 的开发者体验（Developer Experience）负责人Romain Huet 一起做客播客，聊了不少 Codex 背后的故事。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
今天在榜单上看到一个项目：
EigenLayer 创始人 Sreeram Kannan 在纽约 Digital Asset Summit 上扔出一个论点：智能体会变成公司。不是帮公司干活，不是给公司做助手——是直接变成公司本身。
千寻智能又一次把融资节奏拉满。
一家叫 Rallies Arena 的团队，6 个月前干了一件事：给 6 个主流大模型各发了 10 万美元，让它们在真实股票市场上自己做研究、自己下单、自己管仓位。
生成式模型当检索器大材小用效果还不好？
OpenAI 加快了迈向下一 AI 阶段的进程。
来自复旦大学、上海创智学院的研究人员提出 LifeSim，一个面向个性化助手评测的长程用户生活模拟框架。LifeSim 同时建模用户内部认知过程与外部物理环境，生成连贯的生活轨迹、事件序列与多轮交互行为；在此基础上，研究团队进一步构建了 LifeSim-Eval，用于系统评测模型在长期个性化交互中的能力边界。
具身智能独角兽Generalist，刚刚推出了最新的研究成果——新模型Gen-1。在包装手机和折叠纸箱这些精细活儿上，它把机器人的成功率从64%硬生生拉到了99%，几乎告别了手残职业病。