文章指出，Anthropic 近期发布的 Agent Skills 开放标准，标志着 AI Agent 开发从混乱走向标准化工程时代。这一标准通过 SKILL.md 定义了可插拔、可移植的 Agent 能力，解决了过往上下文窗口过大导致推理成本高、注意力分散的问题，实现了“渐进式披露”机制，使 Agent 更轻量高效。文章还介绍了特赞团队基于此标准开发的 skill0 库，旨在为通用大脑 Agent 提供标准化的“手”，使其能动态挂载技能，从而应对企业级业务的复杂性和不确定性。作者预测，2026 年将迎来 Agent Skills 元年，开发者可像安装软件一样调用成熟技能模块，开启 Agent 应用商店时代。
Anthropic 最新发布的经济指数报告，通过分析 Claude.ai 和其 API 的使用数据，引入了“任务复杂度、技能水平、使用目的、AI 自主性、成功率”等五个“经济基元”来长期追踪 AI 的经济影响。报告发现，AI 对高学历任务的加速效果尤为显著（大学学历任务提速 12 倍），但成功率随任务复杂度提高而略有下降。在任务时长方面，真实世界的使用中 AI 能支持远超基准测试时长的任务。同时，报告指出 AI 的应用在全球各地经济发展阶段不同的国家呈现差异，且 AI 更倾向于覆盖高教育水平的任务，这可能导致部分职业的“技能降级”。尽管生产率增长预测因成功率考量而有所下调，但每年 1 个百分点的增长仍相当可观。此外，AI 使用仍高度集中在特定任务和国家，且“增强”模式已超“自动化”模式，但自动化趋势仍在缓慢上升。
文章详细介绍了 2026 年开年黑马模型 MiroThinker 1.5。该模型不追求万亿级超大参数，而是通过“科学家模式”的深度研究闭环，聚焦于去伪存真和逻辑推演。作者通过 AGI 预测、A 股投资决策分析、阿斯巴甜致癌查证三个真实场景，对比了 MiroThinker 与 ChatGPT 等传统模型的差异，强调其在结构化拆解、饱和式检索、对抗性交叉验证及精准数据计算方面的卓越能力。技术层面，文章解析了其核心黑科技：训练时交互扩展（Interactive Scaling）和时序敏感训练沙盒，揭示了 AI 从“做题家”向“科学家”进化的路径，证明了高智效比才是未来 AI 的发展方向。
字节跳动 Seed 团队发布了名为 SeedFold 的新一代蛋白质折叠模型，该模型在多项蛋白质相关任务（包括蛋白质单体、蛋白-蛋白、抗体-抗原等）上超越了 Google AlphaFold 3，取得了当前最佳性能。研究系统性地揭示了三个关键的“缩放配方”：模型缩放（加宽而非加深 Pairformer 模块宽度）、架构创新（引入线性三角注意力机制将计算复杂度从 O(n³)降至 O(n²)），以及数据扩展（通过大规模知识蒸馏将训练数据集扩充至 2650 万样本）。实验结果在 FoldBench 基准测试上得到验证，证实了这些方法的有效性。文章最后还指出了未来研究方向，如专家混合网络和训练后缩放等，为生物分子基础模型的进一步发展奠定了基础。
文章详细梳理了 xAI 前工程师 Sulaiman Ghori 在播客采访中披露的内部核心机密。主要内容包括：xAI 计划通过租用全球特斯拉车辆的闲置算力（Hardware 4.0）来部署名为“Macrohard”的百万级数字员工项目；揭露了世界级算力中心 Colossus 建设中利用“嘉年华”临时许可和大量移动发电机绕过常规限制的野蛮操作；以及公司内部极高的人才密度和量化指标（如单次代码提交估值 250 万美元）。文章还描绘了马斯克式“速度至上、第一性原理、极致扁平”的硬核工作文化，并指出这种过度透明的分享触碰了商业保密红线，最终导致该工程师被解雇。
