
今天起,ChatGPT 会「做梦」了(在新窗口打开)
今天起,ChatGPT 的记忆系统更像人了。OpenAI 刚刚推出了一套全新的记忆系统,底层基于 Dreaming 技术。它会在长期对话中自动整理你的偏好、项目、设备、旅行计划和生活安排,并在回答时判断哪些信息仍然有用,哪些已经过时。
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今天起,ChatGPT 的记忆系统更像人了。OpenAI 刚刚推出了一套全新的记忆系统,底层基于 Dreaming 技术。它会在长期对话中自动整理你的偏好、项目、设备、旅行计划和生活安排,并在回答时判断哪些信息仍然有用,哪些已经过时。

6月5日,百型智能正式发布第三代企业级 AI 基础设施——OntoZ。这款新产品跳出了传统单点SaaS与孤立智能体的产品逻辑,以企业本体为底层基座,搭建可动态自迭代的群智能体协同体系,为企业打造具备自主进化能力的数字生产力底座。

近日,欧拉万象正式宣布再次完成超过亿元的天使轮融资,这也是欧拉万象三个月以来完成的第三轮融资。本轮融资由某产业资本、慕华科创、百度风投、玖兆投资、聚合资本联合投资,老股东持续跟投。这是欧拉万象继获得高瓴创投、五源资本、招商局创投等顶级机构密集加持后,再次迎来市场化与产业资本的重磅加注。

Coralogix,一家总部位于波士顿、创立于以色列的软件监控初创公司,已在新一轮融资中筹集 2 亿美元。该投资押注 AI Agent 的兴起将催生新一代工具的需求,用于监控、排障并管理日益自主化的软件系统。

再过几天,APPSO 将抵达 WWDC 2026 的现场。

6月5日,腾讯云AI产业应用大会上,腾讯集团高级执行副总裁汤道生和首席AI科学家姚顺雨同台对谈。这是姚顺雨加入腾讯后第一次在公司活动中公开亮相。这场对谈的主题叫《腾讯AI的下半场》。2025年4月,姚顺雨曾在个人博客发表《The Second Half》一文,在技术社区广泛传播。文章的核心判断是:AI正站在中场分界线上,上半场的核心在于训练方法和模型的突破

狂省24万佣金,买方中介还夸他专业。 智东西6月4日消息,据《纽约时报》5月29日报道,该报科技记者斯图尔特·汤普森(Stuart A. Thompson)近日完成了一场押上家庭最大一笔资产的实验:不雇佣任何房产中介,几乎全程依靠聊天机器人,卖掉了自家位于纽约州北部的一套房子。 该房子最终以略高于60万美元(约合人民币410万元)成交,高于汤普森四年前约52万美元(约合人民币352万元)的买入价。 算上高出报价的溢价和省下的约3.6万美元(约合人民币24万元)佣金,他估算这次卖房比找中介多落袋逾9万美元(约合人民币61万元)。 ▲ 汤普森发布的推文分享其使用人工智能聊天机器人卖房的经历(图源:

猹友们,不知道你们有没有注意到,最近观猹首页多了入口。

今天这篇内容可能会比较特殊,是一篇Anthropic凌晨发的全新文章。 名字叫《When AI builds itself》。 翻译过来叫,《当人工智能开始自我构建》。 他们甚至还为这篇文章,配了一个超级精美的、非常能体现Agent自我构建这个理念的动画,由此可见Anthropic对这篇内容的重视程度可见一斑。

2026 AI赛道最火的概念——物理AI!

这是 Vibe Coding 的时代,这是 Vibe Working 的时代,这也是语音输入的时代……

官宣全球顶尖医院,微软要为AI医疗定制一款大模型!

“完全抛弃传统的代码编辑器,我直接告诉 AI 去修改代码。”

我做产业研究这么多年,第一次被一组数字震住,是在今年年初。

靠程序员发家,如今却因为AI要裁掉程序员。

8000元预算推7元玩具?AI购物或许有用,但不多。

其实大概半年前,我就有这个需求了。那阵子我也注意到,阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用,对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座,用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。

Notion 最近发了一篇工程文章,复盘过去两年他们怎么做向量搜索基础设施。

Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习,用 IM 而不是 session 来组织对话,主动找你,而不是等你 prompt。

AI 工具推荐现在是门显学。 打开任何一个平台,都有人在告诉你「这 10 个 AI 工具必须收藏」「2026 年最强 AI 工具箱」。标题一个比一个夸张,列表一个比一个长。你点进去、收藏,然后,再也没有打开过。 我们自己也推过不少工具。但说实话,大部分 AI 产品用一两周就删了。 界面太复杂,响应太慢,免费额度用完就吃灰,还有的纯粹是「能做什么」和「我会用它做什么」之间隔了一条河。 一年下来,真正留在工位上、每天都在用的,就这几个。也顺便聊聊,它们是怎么嵌进我们真实工作流的。 信息太多的时代,先让 AI 理清关系 Gemini 深度研究 + Kimi 在所有被 AI 改变的工作环节里,搜索可能
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