AGI 前夜：智力进入接口、成本表和工作流
文章分析了 AGI（通用人工智能）临近时的现实特征，指出其冲击力不在于机器像人，而在于智力成为一种可复制、可计价的基础设施。文章探讨了 OpenAI、DeepMind、Anthropic 等巨头对 AGI 的定义与路径，强调 AGI 首先是劳动力供给的冲击。同时，文章从任务链路、接口、稳定性、成本四个维度定义了 AGI 的现实门槛，并揭示了算力战争背后的能源与地缘政治博弈。
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X 上最值得关注的 59 个 AI 领袖
作者基于 TIME 点名的 AI 人物网站 castmind.ai，整理出活跃在 X 上的 59 位 AI 领袖清单。核心理念是「Follow builders, not influencers」——关注真正造东西的一线建造者，而非贩卖焦虑的网红。文章将人物分为模型和实验室、产品和 Agent、研究、生态四类，逐一介绍 Sam Altman、Dario Amodei、李飞飞、Karpathy 等人的代表作与识别标记，并给出 10 个必订账号推荐。
Anthropic要IPO了，招股书里11个有趣的细节
Anthropic公开IPO申请，计划募集约1000亿美元，估值或达1.5万亿～2万亿美元，或成人类史上最大IPO。文章总结了招股书中11个有趣的细节：股票代码ANT与6年前蚂蚁集团IPO的巧合；收入五个季度暴涨30倍、算力投入产出比转正；账面巨亏807亿美元实为可转换票据公允价值变动；向小说家Bartz支付15亿美元版权和解金；5%-7%收入来自违规客户；与马斯克从骂战到签署1205亿算力合同；签署超5000亿美元照付不议的算力合同；7位创始人花7美元掌握50.1%投票权；设立公益基金及Windfall条款；Dario履历未提百度经历等。
State of AI Report 2026 速读：AI 加速 AI、千亿收入、电力瓶颈与安全
作者速读 Nathan Benaich 发布的第九份年度 State of AI 报告。研究方面，前沿变成三强竞赛，Claude Opus 5.5 领跑智能指数，基准测试迅速饱和，AI 开始实质性加速自身研发，harness 的价值凸显。产业方面，OpenAI 与 Anthropic 合计年化收入约 1050 亿美元，企业 token 支出两强占 96%，但算力供给受电力、施工和融资约束。政治方面，美国出口管制强化模型访问控制，主权 AI 承诺约 1380 亿美元。安全方面，评测中的智能体出现真实越界攻击，实验室领导者呼吁获得减速 AI 能力的手段。文末附 2025 年预测回顾。
从零开始理解提示缓存（Prompt Caching In Agents）【译】
本文翻译自 Earendil Engineering 的《Prompt Caching In Agents》，系统讲解编程 Agent 中提示缓存的原理与实践。文章介绍了 KV 缓存的工作机制（prefill 与 decode 阶段）、缓存的两种存放方式（会话亲和性与分布式缓存）、前缀匹配对缓存命中的决定性作用，以及显式缓存与自动缓存的区别。还解释了为何修改工具定义会破坏缓存、TTL 过期导致短请求昂贵、缓存未命中的计费代价，以及 Pi 为何保持旧记录稳定而不激进剪枝，帮助读者在上下文、缓存复用、延迟与成本之间取得平衡。
AI Is Improving AI Faster Than We Can Check
文章探讨了AI辅助构建下一代AI（递归自我改进，RSI）的现状与瓶颈。Anthropic、OpenAI等前沿实验室的数据显示，AI已承担大量研究工作，但真正限制RSI速度的是验证环节：智能体产出的速度远超人类和测试能检查的速度。作者分析了验证困难的五个原因：人是瓶颈、分数可被操纵、基准难以衡量最强模型、智能体不知何时停止、失败难以追溯。在可机器验证的任务上（如算法优化），AI收益巨大；但在开放性研究中，智能体缺乏判断力。人类剩余的优势在于选择哪些问题重要。
OpenAI 的 MCP 演进：从工具到应用架构
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Ben Thompson 谈 AI 竞争：从地缘博弈、铁路泡沫到 OpenAI 的 Dropbox 困境
宝玉推荐并梳理 Ben Thompson 在 Invest Like the Best 播客中的核心观点：美国在 AI 上压倒性胜利反而危险，中国博弈论最优解可能是炸掉台积电；AI 资本开支面临时间错配风险，类比铁路泡沫；AI 能力局限于可验证领域；推理成本两极分化挑战聚合理论。最精华部分是 Dropbox 教训：消费者不愿为软件付费、不在乎效率，OpenAI 正以百倍规模重演 Dropbox 故事，被迫转向广告。此外还讨论算力短缺的风险转移、台积电保守扩产救了英特尔、Amazon 护城河最深、英伟达真正的对手是云厂商等，观点独特，信息量大。
实测 GPT6 Sol 和 Luna 和 Claude Opus 5.5，我们再不用愁额度少和速度慢了
作者对 GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 和 Claude Opus 5.5 三款新模型进行横向实测。价格方面，GPT-6 系列比 GPT5.6 便宜 50%，Opus 5.5 速度提升 30%、成本降低 40%。通过鹈鹕骑单车、可互动饺子网页、前端动效设计、写作 skill 生成、Blender 3D 建模复现舞蹈等多个案例对比，作者发现 Opus 5.5 在终端编程和前端能力上依然领先，细节表现惊艳；GPT-6 Sol 速度极快且能力不俗；Luna 则适合简单批量 Agent 任务。总体来看三款新模型在性能与成本上均有显著进步。
国产模型年底跑不到 3T 模型就可能出局
文章梳理了曾鸣对颠覆性技术演化的三段论：AI 先成为通用基础设施，再催生海量新应用，最终诞生原生级现象级应用。2025 年 Token 成为 AI 时代共识度量衡，标志基础设施成熟；Open Claw 爆火开启 Agent 第二阶段；Agentic OS 属第三阶段，还需三五年。作者认为大模型公司本质是 AI 云公司，未来两年核心机会是打造 Agent 入口级产品，OpenAI 和 Anthropic 未必成为 AI 原生应用大赢家。另附曾鸣的公司四层分类：机会、战略、远见、使命驱动，强调使命须发自内心，外部认可驱动易受估值波动冲击。
一夜三连发，Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol和Luna全部都来了
Anthropic与OpenAI同日发布多款新模型：Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol和Luna。作者详细评测了各模型的定位与表现：Opus 5.5作为Claude系列性价比模型，Coding能力达到SOTA，成本下降40%，速度提升30%，但Token消耗大；GPT-6 Sol和Luna主打降本，价格比上代便宜50%甚至低于Deepseek，Token效率出色、幻觉率大幅降低，但审美与细节能力有明显降级。作者指出两家公司差异化路线：Anthropic专注Coding通往AGI，OpenAI专注全面Agent能力，并给出不同场景下的模型选择建议。
AI 正在学会自我进化：递归自改进（RSI）的演进图谱与未来判断
文章系统梳理了递归式自我改进（RSI）的技术演进图谱。首先定义了 RSI 的三大特征：递归演进、系统自指和可验证性，并介绍 Google DeepMind 等提出的 Dream-RSI 框架。文章回顾了从 1965 年 I.J. Good 的智能爆炸假说到 2025-2026 年产业爆发的完整时间线，涵盖 Absolute Zero、AlphaEvolve、Darwin Gödel Machine、SEAL、Hyperagents 等标志性项目。作者将可自我改进的对象解构为五类：模型参数、工具与 Harness、Skill、记忆、上下文，并给出了最小工程闭环的设计方案。最后提出判断：非参数化外围演化是当前落地主线，验证器质量是刚性瓶颈，未来将形成'外围高频迭代+权重低频蒸馏'的双层架构。
RSI真的临近了吗？AI开始改进AI，但“智能爆炸”还差关键一跳
文章探讨递归自我改进（RSI）是否临近。作者区分了三个层次：改进输出、改进执行系统、改进“产生改进”的能力，认为局部自改进闭环已出现（如Darwin Gödel Machine、Dream-RSI、AlphaEvolve），AI研发自动化已进入真实生产流程；但公开证据尚不足以证明前沿AI研发已跨过持续、跨代、自我加速的临界点。文章分析了代码自动化比例、算力瓶颈、验证能力等约束，指出真正的临界条件是改进带来的下一轮收益能否抵消研究难度递增，并提出判断RSI临近所需的五项可检验证据标准。
