在当今技术革新中，草稿链作为思维链的替代方案，正逐渐崭露头角。通过大幅减少推理token的数量（约80%到90%），不仅显著降低了算力成本和延迟，还保持了任务处理的准确率稳定，甚至在某些任务中有所提升。这一创新为计算资源的有效利用提供了新的思路，有望在未来进一步优化各类智能系统的性能。
本文探讨了一种创新的写作方法——草稿链，该方法可替代传统的思维链，在推理过程中减少约80%的token数量。通过降低计算资源消耗和处理延迟，草稿链方法显著提升了效率。实验部分依据原始思维链论文的方法，对算术推理、常识推理和符号推理三种任务进行了评估，验证了草稿链的有效性。
近日，深圳研发的机器人跑步技术在国际上引起了广泛关注。这款机器人从起跑到停止，各个关节协调性极佳，动作与人类极为相似，几乎消除了传统机器人的僵硬感。外国观众对此表示惊叹，网友们也纷纷期待这款机器人能在北方的马拉松赛事中亮相，展示其卓越的运动能力。
稚晖君近期推出了一款创新的通用具身基座模型，旨在解决机器人在任务理解与执行中的难题。传统机器人训练面临数据获取困难和训练周期长的问题，而该模型通过利用互联网上丰富的文本和图片数据，有效提升了机器人的基础认知能力，加速了其对世界的理解过程。这种新型模型强调了认知维度数据的重要性，为机器人技术的发展提供了新的思路。
西湖大学AGI实验室近日发布了一款名为AppAgent X的手机智能体应用。该应用基于一种可进化的图形用户界面（GUI）智能体框架，具备自主进化能力，能够根据用户的使用习惯不断优化和调整，提供更智能、更个性化的用户体验。这一创新技术标志着智能手机应用在智能化和个性化服务方面迈出了重要一步。
AI技术正深刻影响各领域，不适应变革的品牌可能被淘汰。自主AI技术重新定义商业格局，企业需调整传统营销策略，匹配消费者AI偏好，并进行企业AI与消费者AI间的动态谈判，以应对新挑战。
在AI智能体领域，MCP协议凭借其卓越性能迅速风靡硅谷。Anthropic协议的推出，实现了智能体像Type-C接口一样灵活调用工具和访问外部数据。Manus项目的诞生及其开源复现，使MCP协议一夜成名，仅需一个协议即可实现工具调用和数据访问，极大推动了智能体技术的发展。
软件行业的格局正经历由人工智能（AI）引领的颠覆性革命。通用人工智能（GenAI）通过提供无缝用户体验，重塑软件行业，打破传统应用程序主导模式。AI驱动的服务层对传统应用市场构成威胁，预示着未来软件行业将由AI技术主导。
近日，一种名为Unsloth的开源微调工具引起了广泛关注。该工具针对DeepSeek-R1同款GRPO训练算法进行了优化，使得古董级别的GPU也能运行这一先进算法，且显存需求仅为原来的十分之一。此外，Unsloth大幅提升了上下文长度至原来的10倍，为深度学习模型的训练提供了更广阔的空间和更高的效率。
Magma模型是具身智能领域的最新基础模型，它具备处理多模态任务的能力，能够适应数字和物理环境。通过标记集合（SoM）和标记轨迹（ToM）技术，Magma将视觉和语言数据转换为可执行的任务，从而增强了空间智能和任务泛化能力。这一创新使得Magma在复杂环境中表现出色，为智能体提供了更高效的任务执行方式。
小红书企业展示小程序是专为企业打造的展示平台，旨在通过小红书这一流行社交平台全面呈现企业信息。该小程序集成了企业介绍、产品展示、公司动态和新闻发布四大核心功能，为用户提供直观且便捷的信息获取途径。用户界面设计简洁明了，功能布局合理，使企业和用户之间的互动更加高效。无论是新产品的推出还是公司的重要活动，都能在第一时间传达给目标受众，增强企业的市场影响力。
随着首个实际执行任务的AI——Manus的问世，人工智能不仅展现了卓越的思考能力，更实现了高效的执行能力。Manus在多个行业中的应用，正逐步改变传统的工作模式与社会结构。它能够精准地完成复杂任务，显著提高了生产效率，降低了人力成本。同时，Manus的应用也引发了关于就业、伦理及隐私等社会议题的广泛讨论。面对这一突破性技术，社会各界需共同探讨其带来的机遇与挑战，以确保AI的健康发展。
卡内基梅隆大学（CMU）团队开发了一种名为LCPO的新技术，用于训练一个拥有15亿参数的L1模型。测试结果显示，LCPO技术显著提升了模型性能：数学推理任务的性能比S1模型提升了超过100%，在逻辑推理和MMLU等非训练任务上也表现出色。尤其在短推理场景下，LCPO训练的模型使用相同token预算的情况下，甚至超过了GPT-4的表现。
清华大学和中国人民大学的最新研究表明，实现真正的人工通用智能（AGI）仍需70年时间。研究指出，达到自主级智能所需的参数量为10的26次方，而支持这一智能水平的GPU总价将达苹果市值的4×10的7次方倍。这为当前火热的人工智能领域泼了一盆冷水，揭示了通往AGI道路上的巨大挑战。
智能体（Agent）作为人工智能领域的重要概念，旨在模拟人类的工作和思考方式以执行任务。智能体既可以是独立运作的机器人（Bot），也可以通过上下文协议（MCP）实现多个机器人之间的高效协作。这种协作机制使得AI系统能够更自然、高效地处理复杂任务。尽管智能体的定义随着语言泛化变得多样化，但其核心思想始终围绕着让AI像人类一样工作，从而提升任务执行的效率与准确性。
最近，人工智能领域迎来了一个重要的开源项目——Manus框架的OWL复刻版本。作为一款备受瞩目的技术工具，Manus框架凭借其高效、灵活的特点迅速吸引了众多开发者的关注。本文将对Manus框架进行全面测评，并提供详细的使用指南，帮助读者深入了解这一创新技术。通过实际操作与案例分析，读者可以掌握如何在项目中有效应用Manus框架，提升开发效率和创新能力。
