2025年估计要被冠名为“AI Agent元年”了。

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“有一种全新的编码方式，我称之为“vibe coding”（氛围编码）。你完全沉浸在氛围里，拥抱指数式增长，甚至忘记代码本身的存在。这之所以可行，是因为大模型（比如 Cursor Composer 搭配 Sonnet）已经强大到离谱了。”

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2025年3月6日，AI领域迎来了一场“地震级”发布——http://Monica.im号称推出了全球首款通用AI Agent产品「Manus」一夜刷屏。

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近日，阿里云百炼平台宣布为 QwQ-32B 大语言模型开放 API 接口，并提供每日 100 万 tokens 的免费使用额度，这一举措无疑大幅降低了用户体验前沿 AI 技术的门槛。对于希望体验 QwQ-32B 模型强大性能，但又受限于本地硬件算力的用户来说，通过 API 接口调用云端模型无疑是更具吸引力的选择。

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人工智能领域近年来取得了令人瞩目的进展，尤其是在大语言模型 (LLM) 方面。 许多模型，例如 Qwen，展现出惊人的能力，甚至能够自我检查答案并纠正错误。 然而，并非所有模型都具备同等的自我改进能力。 同样是给予额外的计算资源和 “思考” 时间，有些模型能够充分利用这些资源，性能大幅提升，而另一些模型却收效甚微。 这一现象引发了人们的思考： 究竟是什么因素导致了这种差异？

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OpenAI 的 Isa Fulford 和 Josh Tobin 近期在 Training Data 播客节目中，深入探讨了公司最新的 AI Agent 产品 Deep Research。他们指出，Deep Research 代表了 AI 研究能力的一次重大突破，它采用端到端训练模型，而非传统的固定操作流程。

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Manus一夜之间成为AI圈顶流。它和DeepSeek的差别是什么，谁更厉害呢？

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