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2025年7月21日，斯坦福大学学习加速器（Stanford Accelerator for Learning）发布名为《AI+学习差异：设计无边界的未来》（AI+ Learning Differences: Designing a Future with No Boundaries）白皮书，强调AI可以成为支持有学习差异的学生的有力工具，但前提是其开发要以他们的需求和意见为核心。
在正式走近ChatGPT Agent之前，让我们介绍一下这次谈话的几位主角，他们分别是OpenAI团队核心成员Isa Fulford、Casey Chu和孙之清。我们团队分别开发了Operator和Deep Research，在分析用户请求时发现，Deep Research的用户非常希望模型能够访问需要付费订阅的内容或有门槛的资源，而Operator恰好具备这种能力。
2025年6月11日，礼来和Juvena Therapeutics达成了一项超6.5亿美元的合作协议。根据协议，礼来获得针对多个靶点的主要候选药物的独家许可，并将在Juvena达到特定里程碑后，决定是否推进某个项目，一旦礼来决定推进，其团队将负责所有后续的研发和商业化。
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
就在刚刚，OpenAI最新发布来了，ChatGPT Agent正式对外亮相。这是一个把“想”和“干”统一了的智能体，之前深度研究的思考和分析能力，Operator的操作执行能力，在ChatGPT Agent实现了统一。
每当我们讨论AI对就业的影响时，大多数都是专家拍脑袋的预测。但微软研究院的这篇论文不一样，他们分析了20万个真实的Microsoft bing Copilot用户对话，每一个数据点背后都是一个真实的人，一个真实的工作场景，首次用硬数据告诉我们：AI到底在改变什么工作？哪些工作活动和职业正在被生成式AI（Generative AI）最大程度地影响？
AI浏览器的战争开打到今天，从早期的Arc试图重塑交互，到Opera Neon展现的“代理”能力，再到传闻中OpenAI即将推出的浏览器，每一个行业重量级参与者，都在试图重新定义这个我们最熟悉的互联网入口。
Vevo Therapeutics（现为Tahoe）与Arc研究所，两家分别在生物技术商业转化和非营利性基础研究领域领先的机构，于2025年2月联合发布了一项里程碑式的成果：全球最大的单细胞药物扰动数据集Tahoe-100M。
最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。