MiniMax 正式推出 Agent 2.0 工作台，核心由 Desktop App（桌面应用）与 Expert Agents（专家智能体）两大组件构成。该系统打破了云端模型与本地环境的隔阂，Desktop App 具备直接读取本地文件、操控网页及执行 Python 代码的能力，能够完成从数据检索到自动填充表格、生成报告及 PPT 的闭环任务。Expert Agents 则允许用户注入私有知识库，使其具备特定行业的专业逻辑。MiniMax 强调 Agent 应具备记忆连续性、隐性经验消化能力及业务环境嗅觉，旨在从简单的“接单员”进化为能主动响应业务变化的“长期合伙人”。
文章详细讲解了如何通过开源工具 Happy Coder 将 Anthropic 的终端 AI 工具 Claude Code 扩展至移动端。作者指出，虽然 Claude Code 性能强大，但受限于电脑终端的使用场景，而 Happy Coder 提供了网页和 App 两种连接方式，支持跨网络远程操作。用户只需在电脑端安装 happy-coder 插件并扫码，即可在手机上实时监控 AI 工具调用、查看代码差异、管理上下文，并配合各种自定义 Skill（如文档转换、社交媒体发布）实现全流程自动化。此外，文章还提到了利用 OpenRouter 管理 API 额度以及保持电脑常亮的辅助方案，最终构建出一个移动化的 AI 开发 Agent 环境。
美国商务部工业和安全局（BIS）于 1 月 14 日修改了高性能芯片出口管制细则，放宽了对总处理性能(TPP)和总 DRAM 带宽的限制，从而为英伟达 H200 和 AMD MI325X 等 AI 芯片对华出口提供了法律依据，以解决此前许可批复与旧规冲突的问题。此次调整附带了多项限制条件，包括确保美国市场供应、对华出口量不超过在美国总销量的 50%、不涉军事用途，且每批货物需经第三方测试。据估算，H200 有望为英伟达在 2026 年贡献超过 476 亿美元营收，其中中国市场可贡献近 160 亿美元，美国政府有望从中获取约 40 亿美元收入。然而，此举被业内认为是帮助英伟达清理库存，并未放开中国制造同性能芯片的代工限制。与此同时，美国国会众议院通过《远程访问安全法案》，旨在限制通过云平台获取先进算力训练 AI 模型，显示出美方在硬件出口放松的同时，加强了对算力使用的管控。
文章基于谷歌对全球 3446 名企业高管的调研报告，系统分析了生成式 AI 在企业端的投资回报情况。报告核心观点认为，AI 投资已进入理性务实阶段，88% 的早期入坑企业获得了显著收益。文章详细划分了智能体的三个等级：从简单的内容输出工具到多智能体协作的端到端系统。在落地场景上，客户服务、营销增长和安全运营被视为 ROI 最高的首选领域。同时，报告指出了企业在部署 AI 时面临的数据隐私、系统集成和成本三大挑战，并为企业提供了从“搞定老板”到“投技术更要投人”的七步行动计划，旨在帮助组织实现 AI 驱动的业务增长。
本文介绍了 Google 推出的 "Android 性能 Spotlight Week" 活动，旨在帮助开发者提升 Android 应用的用户体验和性能。文章强调了应用性能对于用户满意度、留存率和评分的重要性。聚焦于提供低投入、高影响力的工具和指南，主要包括 R8 优化器的深入应用（包括配置、调试和问题排查）；利用配置引导优化（基准配置文件和启动配置文件）来提升应用启动和交互性能；Jetpack Compose 的渲染性能改进；以及如何高效管理后台工作。此外，文章还介绍了衡量应用性能的工具和方法，如 Jetpack Macrobenchmark、UiAutomator API 和 Play Vitals，并邀请了专家解答性能优化问题。最后，鼓励开发者通过启用 R8 完整模式并使用 Macrobenchmark 工具来实际测量性能提升效果。
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发，旨在系统性评估大型语言模型的事实准确性。该套件基于原有的 FACTS Grounding Benchmark，并新增了参数化、搜索和多模态三个维度，共构成涵盖四维的评估框架。它包含 3513 个精选示例，通过公开和私有评估集对模型进行测试，并以 FACTS 评分的形式呈现总体性能。初步结果显示，Gemini 3 Pro 在评估模型中表现最佳，但所有模型在总体准确率上均未突破 70%，尤其在多模态事实性方面面临普遍挑战。该基准测试期望为衡量语言模型的事实可靠性提供一个共同标准，以适应其不断演进的发展需求。
文章以腾讯研究院高级研究员王健飞的视角，分享了通过 AI 在全球互联网中发掘出的 25 个“小而美”的商业案例。这些案例不是估值百亿的独角兽，而是发生在泥泞里、边缘地区、用技术解决真实问题的商业实践。文章强调了真正的创新往往出现在被主流商业叙事忽略的“无利可图”或“过于琐碎”的领域，如工业废水处理、农村电商赋能、生态环保等。作者通过这些案例指出，技术并非为了取代人类，而是重构人类的尊严和价值，成为“铺路者”而非仅是“淘金者”。文章主张最好的技术是能让人类更强大、更受尊重、更互信的技术，并通过“冰冷的代码温暖最真实的生命”来总结科技向善的潜力。
本文围绕 2025 年鲲鹏昇腾创新大赛全国总决赛，深入探讨了中国高校开发者在昇腾算力支持下，如何将 AI 从“模拟器”推向真实世界应用的实践。文章通过清华大学“要啥自行车”队的无人驾驶自行车、南昌航空大学“灵语视界”团队的手语 AR 眼镜，以及北京大学武汉人工智能研究院“济大夫”医疗大模型等案例，展示了昇腾开发板和昇腾生态在端侧智能和云端大模型领域的赋能作用。同时，文章也引出了产业界对高校创新的铺垫与转化，例如记忆张量利用强化学习自动优化算子，以及生境科技将空间 AI 大模型商业化的成功案例。文章强调，中国 AI 生态已进入“好用、易用”的繁荣期，并展现了中国新一代开发者在自主创新算力平台上的信心和实力。
本文深入分析了谷歌 Gemini AI 业务的最新进展。数据显示，Gemini API 的月度请求量从 3 月的 350 亿次激增至 8 月的 850 亿次，主要得益于 Gemini 2.5 及后续版本在质量上的显著提升，这不仅带动了 API 销售，还促进了谷歌云存储和数据库等核心业务的增长。然而，谷歌在“上层应用”战略上面临挑战：其企业级软件套件 Gemini Enterprise 的客户反馈呈现两极分化。一方面，产品在连接企业数据和基础问答方面表现良好；另一方面，在处理高度具体任务和定制化智能体构建上仍显不足，且面临客户倾向于“自建”而非“购买”的竞争压力。此外，文章还披露了 Gemini 早期模型利润率为负，直到 2.5 版本才通过质量竞争实现正向利润的商业细节。
文章深度解读了定位理论在现代商业环境下的实践路径。核心观点认为，品牌竞争的终极战场是消费者心智，而人类心智具有选择性、简化性和对比依赖性。因此，品牌建设不应孤立自夸，而应通过锁定领导品牌、既有品类或固有观念作为“战略对手”，界定自身“不是什么”从而明确“我是什么”。文章进一步提出了定位落地的四个关键维度：品牌命名需具体且绑定品类、产品需高度聚焦核心品类、传播需简化并长期重复、视觉需打造强辨识度的“视觉锤”。通过认知、情感、行动的闭环，品牌才能在同质化内耗中实现破圈，占据不可替代的心智位置。
