极AI前沿周报速览
本期周报对 2026 年 04 月 22 日至 04 月 29 日期间 AI 领域的关键变化进行梳理，重点覆盖基础技术的突破、产品与商业层面的动向、跨行业融合的趋势，同时追踪人才与观点，提炼出值得关注的核心信号及其潜在战略含义。以下内容由北京中关村学院信息智能系统自动汇总生成，仅供参考。01.极基础底层范式与方法论演变本周总结本周多项发布释放出一致信号：AI 智能体正在从展示能力走向真正的业务执行落地，模型能力、推理的成本效率以及底层算力都在围绕“可用与可做”同步升级。能力层面——Kimi K2.6 与
解码AI健忘：智能体为何无法延续对话记忆
老实说，使用AI智能体时，最令人困扰的不是错误回答，而是它们的健忘。我之前测试过一个客户服务型智能体，询问："请帮我查询订单12345的物流情况"，它反馈得很精准。当我接着追问："这个订单能够退换货吗？"它直接抛出退换货政策链接，完全没有意识到讨论的是同一个订单。嗯，这类记忆缺失在日常应用中极为普遍。你可能认为是模型本身的缺陷，但实际上，这涉及到智能体架构中最根本的设计抉择：临时记忆与持久记忆。当前主流的智能体框架（如LangChain、AutoGPT、CrewAI等）都面
AI晨报｜4月29日产业快讯
聚焦「Bug与灵光」，为你持续追踪AI产业最新进展① OpenAI Codex 落地亚马逊 Bedrock，微软独家绑定告终 4月29日，OpenAI宣布 Codex 编程助手正式接入 AWS 平台：开发者可以直接在 Amazon Bedrock 中调用其最新模型，并完成 AI Agent 的部署。这也意味着在OpenAI与微软解除独家云合作之后，出现的首个可见落地案例，预示OpenAI将加速推进多云布局。② 微软与 OpenAI 解约：7年独家合作终结 4月27日，微软与 OpenAI 公布对合作协议的
AI 时代：企业核心价值的重塑
硅识 · 关于企业 AI 的一些想法2025 年 6 月,Shopify 的 CEO Tobi Lütke 发了一条推:"我真的很喜欢 context engineering 这个词,比 prompt engineering 好多了。它更准确地描述了核心能力:给任务提供所有能让 LLM 有可能解决问题的上下文。"几天后,Andrej Karpathy(前 OpenAI 研究员、前 Tesla AI 负责人)跟了一句:"在每一个工业级的 LLM 应用中,context enginee
大模型概念速读笔记
LLM、Token、Context、Prompt、Agent、Skill……，最近我在尝试 Gemini CLI 的使用过程中，为了和这些“数字化工具”更顺手地协作，把大模型里几个关键概念又重新梳理了一遍。这些内容并非追求教科书式的严谨定义，更像是我结合近期摸索得到的个人理解。因此在这里做个记录和分享，算是一份学习笔记，也期待和大家互相交流。当我们把信息交给大模型时，这些输入通常可以分成：LLM 可以理解为“被关在盒子里的大脑”。它具备思考能力，但无法感知“硅基生命世界”中其他“存在”。也因此，它没办法直
大模型“疯狂星期五”：两种路线的较量
2026 年 4 月 24 日凌晨，OpenAI 正式发布 GPT-5.5。短短数小时后，杭州的深度求索也同步放出了 DeepSeek V4。同一时间，全球顶尖两款大模型正面“交手”。一边走闭源高端路线，API 定价上调；另一边选择直接开源，价格仅为对手的约七分之一。媒体因此将这一天称作 AI 的"疯狂星期五"。但如果你只盯着"中美对决"的表面热度，可能会忽略更关键的信号。OpenAI 的选择：更贵，但更强的智能GPT-5.5 并非简单的小幅升级，而是以全新方式训练出来的基
AI前沿动态：OpenAI策略调整，大模型与智能体技术并行发展
• OpenAI与微软的合作关系迎来重大调整，OpenAI现在可在微软之外的云平台提供服务，并已确认模型即将登陆AWS Bedrock，标志着其分发策略的扩展。此次调整也意味着微软对OpenAI IP的独家授权终止。• GPT-5.5模型正式推出，在多项社区评测中展现出显著性能提升，尤其在某些高难度编码任务上表现突出，但在综合性评测中并非全面领先。值得关注的是，GitHub Copilot将转向基于使用量的计费模式，Codex模型的经济模型也愈发清晰，预示着AI开发成本管理的重要性日益提升。• 中国大模型
别让AI总失忆：a16z详解为何下一代模型要会“持续学习”
预计阅读时间：8 分钟导读在克里斯托弗·诺兰的经典影片《记忆碎片》里，男主因脑部受伤罹患顺行性遗忘症。他的生活每隔几分钟就像被“刷新”一次，被永远困在一个“没有过去的现在”。为了活下去，他只能把关键信息刻在皮肤上、用宝丽来照片铺满墙面，把这些当作额外加装的“外置记忆”。顶级风投 a16z 在最新的深度长文中提醒：当下的大型语言模型（LLM）其实也遭遇了类似处境。它们在预训练阶段把海量知识固化进“参数”之中，但模型一旦上线，就几乎失去生成新长期记忆的能力。于是我们不得不为它们搭起复杂的“脚手架”：聊天记录充
DeepSeek开源爆火：开发者不再看OpenAI脸色
开源AI这半年，热度一直没断。大家都看得很清楚：AI圈的节奏，过去常被GPT、Claude、Gemini这些海外巨头牵着走，只要他们一发布新模型，媒体和技术圈就会立刻起波澜。但说到底，真正决定“能不能落地”的，往往不是最会讲故事的厂商，而是更接地气的开源社区。道理就是这么简单。DeepSeek一次性放出了V4-Pro和V4-Flash两个版本。可大家更爱看的，还是它们的跑分和参数规模，真正关心它能不能在生产环境里稳定运行的人并不多。媒体爱热闹，发烧友爱刷榜，极客爱比数字，但很少有人真把它深度接进业务，更少
DeepSeek再降价
界面新闻记者 | 宋佳楠 DeepSeek正不断重塑大模型普惠的边界。 4月26日，DeepSeek官方公布API调价公告，全系API输入缓存命中价格降至首发时的十分之一，V4-Pro再叠加限时2.5折，百万Tokens输入缓存命中最低仅0.025元，刷新全球大模型价格纪录。 按DeepSeek官方API定价页显示，此次降价覆盖V4系列全部模型，重点调整集中在输入缓存命中场景。其中DeepSeek-V4-Flash的输入缓存命中价格由0.2元/百万Tokens降至0.02元/百万Tokens。 面向企业级
AI Agent 上下文不是越长越好
上一讲：AI 看到回答前的内容｜生成式AI｜第五讲上一篇我们已经把上下文掰开讲过一遍。模型在输出答案之前，实际接触到的信息，往往远不止用户刚输入的那一句。它还可能读到系统规则、历史对话、长期记忆、外部资料、工具返回、示例，以及中间推导。到了 AI Agent 这里，事情就会再往前复杂一层。在单轮问答中，用户提一个问题，模型给出一个回答。Agent 不只是负责答复。它会围绕目标先做规划，接着调用工具，查看结果，再判断下一步怎么走。这让 Agent 更像一个可以持续运转的系统。但这也带来一个很现实的难题：它每
DeepSeek-V4成龙虾默认模型
全球Agent（智能体）风向标OpenClaw正式宣布接入DeepSeek-V4。 4月26日，澎湃新闻记者获悉，OpenClaw（龙虾）已正式官宣，全面接入DeepSeek-V4（Flash和Pro双版本），其中V4 Flash成为默认大模型，V4 Pro也同步上架模型库。 据OpenClaw披露，最新的4.24版本更新包含：实时语音通话全面贯通；DeepSeek-V4-Flash和Pro加入模型库；浏览器自动化新增坐标点击和更完善的恢复机制；Telegram、Slack、MCP、会话以及TTS均已修复
AI编程新纪元：Subagent打造全能协作团队
上回咱们聊了Hook，那是给AI操作装上自动安检。这回重点说说Subagent，这是AI协作里最具想象力的部分。几个月前有个活儿，得给某个平台前后端搞一套全量的权限体系。前端要搞路由守卫、动态菜单、按钮级权限；后端得设计RBAC模型、写中间件、给接口补鉴权。活儿不小，当时不懂Subagent，但觉着Claude Code能行，就硬着头皮上了。起初挺顺利，AI一路改，我一路看。但到了后半程，上下文一长，AI就开始翻车。它忘了前面的数据结构，前后端字段对不上。同一个接口，前后逻辑打架。改前端组件时还顺手改了路
AI时代的真正差距：碎片化提问与系统化训练
最近发生的一件事，让我深刻感受到两种路径的巨大差异。身边有两位从事销售工作的朋友，都在使用ChatGPT辅助工作。其中一位的日常使用方式是——客户提出棘手问题时，随手让AI"写封回复邮件"；临近季度总结时，随口让AI"列个复盘框架"；领导突然要求做方案时，随口让AI"给个模板参考"。每次都是全新开始，AI对他毫无认知——不了解他的身份、业务范畴、客户画像、历史沟通记录，更不清楚他过往的失败教训。因此AI输出的内容总是那种"表面正确、实际别扭"的标准化模板，他不得不耗费大量精力去修改、删减、增补。另一位朋友
AI项目：macOS AI输入法V4原型
TypeWhaleMac V4现已从初始演示阶段，发展至一个可运行的macOS输入辅助工具原型。它并非完整的原生输入法，但已拥有“输入法体验”的核心雏形。这一流程不再是简单的界面演示，而是一条可真实演示的外部应用程序输入辅助通道。目前可在TextEdit等外部应用中，通过快捷键直接调出TypeWhaleMac。此外V4已支持在设置中修改显示/隐藏快捷键，且无需重启应用即可生效。候选框已不再是固定的浮动窗口。目前逻辑为：这使得它更接近真正的输入法，而非独立工具窗口。V4能够尝试从当前外部文本框中读取上下文信