日赚1.7亿!46岁数学博士靠AI杀入富豪榜前十
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刚刚,用AI最会赚钱的英国人出现了!
Coding Agent正在进入新的发展阶段。过去,它们主要修复Bug、解决GitHub Issue或实现相对独立的功能,SWE-bench等Benchmark已为此建立了成熟评测范式;如今它们开始承担从完整代码仓库生成、跨语言迁移,到需要持续探索与验证的长周期软件工程项目,任务规模和执行时间不断增长,单个Agent的上下文容量、推理能力和执行效率逐渐成为限制。
南芥智能发布模型群体智能技术报告,披露Mio 1.0 Lite在9个公开benchmark中平均得分77.15/100居首、平均每请求成本0.06元最低,其SinapisAI平台已公测并收录484个模型。
苹果与卡内基梅隆大学团队提出SSR(Selection-based Structured Reasoning),让多模态搜索Agent从预定义选项中选择推理,在7个benchmark上将每轮推理延迟降低超90%,同时保持相当的任务成功率。
美国个人AI助理创企Tab公开亮相约六周后估值达3亿美元,但Assistant Benchmark测试显示其预订、旅行和购物任务仍易因网站限制及支付风控失败。
Opus 5.5通过MV、3D游戏和机械沙虫等案例展示出编排完整创作流程的能力,文章指出爆款Demo正成为观察模型的新benchmark,但应结合时间、成本、工具与修改过程判断其成熟度。
Anthropic 为 Claude Code 默认开放可深度改装的 Mods,并推出拥有超 2000 个插件和连接器的 Claude Marketplace,但高权限与暂缺收益分成也带来安全和持续运营疑问。
a16z最新90页报告《STATE OF MARKETS》指出,Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文五家科技巨头2026年合计资本开支预计接近7770亿美元,AI建设正成为影响宏观经济的重要变量,供应链获得订单但回报兑现仍有先后,软件行业则进入"证明自己"的阶段。
BenchJack 之后,reward hacking 检测还缺什么? Agent 在 benchmark 上拿到高分,未必真正完成了任务。它也可能利用评测或奖励机制中的漏洞,绕开题目要求来提高得分。
欧洲开发者 Mario Zechner 开发的极简 Coding Agent Harness Pi 只给模型一个 bash,却在多项 Benchmark 中击败 Claude Code 和 Codex,凭借极简设计和高可扩展性在 2025 年底爆火,团队来自维也纳而非硅谷。