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AI今日要闻 | Claude插件引爆SaaS末日论;GitHub集结三大编程模型;Nature发文称AGI已实现

AI今日要闻 | Claude插件引爆SaaS末日论;GitHub集结三大编程模型;Nature发文称AGI已实现

AI 日报02/05
📋 今日导读

  • 01Claude插件引爆SaaS末日论
  • 02GitHub集结三大AI编程模型
  • 03Nature发文称AGI已实现
  • 04陈天桥团队攻克AI记忆难题
  • 05港大开源千行代码版贾维斯
  • 06CMU提出最大似然强化学习
  • 07蚂蚁灵波连发四款具身模型
01

Claude插件引爆SaaS末日论

AI颠覆软件

Anthropic推出Claude Cowork插件系统,直接接管销售、财务等核心业务流,导致Adobe、Salesforce等软件巨头市值在一夜之间蒸发数千亿美元。市场担忧传统SaaS按人头收费的模式将被AI代理按结果付费的模式取代,应用层软件面临被底层模型吞噬的风险,华尔街惊呼SaaS末日已至。

📉 市值蒸发:全球软件股集体跳水,单日蒸发数千亿美元市值🛠️ 模式变革:AI从辅助工具进化为替代者,直接完成端到端业务⚠️ 行业洗牌:传统SaaS护城河崩塌,按产出计费的Agent时代来临
🔗 来源:https://www.ft.com/content/48ec5657-c2e7-4111-a236-24a96a8d49e7
02

GitHub集结三大AI编程模型

AI编程革命

GitHub重磅推出Agent HQ,正式集成Copilot、Claude和Codex三大顶级编程模型。开发者现在可以指挥多个AI智能体协同工作,自动处理编码、修Bug和提交PR等任务。这一更新旨在消除上下文切换的损耗,标志着开发模式从单兵作战转向指挥智能体军团的变革,让全球1.8亿开发者受益。

🤝 三强联手:Copilot、Claude、Codex首次在GitHub原生合体⚡ 效率倍增:通过Agent HQ统一指挥,无需在不同工具间切换🤖 协同作业:支持多智能体异步处理复杂任务,实现代码质量多重保障
🔗 来源:https://github.blog/news-insights/company-news/pick-your-agent-use-claude-and-codex-on-agent-hq/
03

Nature发文称AGI已实现

AGI已到来

加州大学圣迭戈分校团队在Nature发表评论,断言通用人工智能(AGI)实际上已经实现。文章指出,当前大语言模型在数学、编程、科学推理等领域的表现已达到或超越人类专家水平,甚至通过了图灵测试。社会对AGI的否认更多源于定义模糊和对机器产生智能的心理恐惧,而非技术事实。

🧠 概念重塑:AGI不等于全知全能,而是具备广泛且深入的通用能力🏆 超越图灵:GPT-4.5等模型在图灵测试和奥数竞赛中表现碾压人类🤔 心理博弈:否认AGI存在或许是人类面对被取代恐惧时的鸵鸟心态
🔗 来源:https://today.ucsd.edu/story/is-artificial-general-intelligence-here
04

陈天桥团队攻克AI记忆难题

AI长期记忆

陈天桥与邓亚峰领衔的EverMind团队发布开源长期记忆系统EverMemOS。该系统模拟人脑记忆机制,通过情景构建、语义整合和重构回忆三个阶段,有效解决了大模型记忆断裂和幻觉问题。发布即打破多项基准测试记录,团队同时悬赏8万美元发起全球记忆挑战赛,推动AI从短暂交互走向长期演化。

🧠 脑机启发:模拟海马体与皮层机制,实现记忆的动态演化与精准提取🚀 性能霸榜:在LoCoMo等主流基准测试中超越现有方案,大幅降低成本💰 全球悬赏:发起记忆起源大赛,通过开源与云服务构建AI记忆生态
🔗 来源:https://arxiv.org/abs/2601.02163
05

港大开源千行代码版贾维斯

轻量级Agent

香港大学团队开源了极致轻量的智能助手nanobot,仅用4000行Python代码就复刻了OpenClaw的核心功能。相比原版40万行的臃肿架构,nanobot极大降低了部署门槛,支持两分钟快速上线。该项目三天内斩获5000+星标,让打造个人专属的AI贾维斯变得简单触手可及,支持本地执行与联网搜索。

⚡ 极致瘦身:代码量缩减至1%,保留核心功能且架构清晰🚀 极速部署:一键安装仅需两分钟,支持本地执行与联网搜索📱 多端接入:可轻松集成至微信、Telegram等平台,随时随地调用
🔗 来源:https://github.com/HKUDS/nanobot
06

CMU提出最大似然强化学习

强化学习新解

CMU联合清华等高校提出最大似然强化学习(MaxRL),指出传统强化学习仅优化了最大似然目标的一阶近似。MaxRL通过引入随计算量增加而逼近真实目标的优化框架,显著提升了模型生成正确轨迹的概率。实验证明,该方法在训练效率和测试扩展性上均优于现有主流算法,能利用额外计算资源直接改善优化目标。

📐 理论修正:证明传统RL目标与真实最大似然存在系统性偏差📈 效率飞跃:相同训练步数下性能提升更快,测试时Scaling效率提升20倍🎯 动态逼近:利用额外计算资源直接改善优化目标,而非仅降低噪声
🔗 来源:https://arxiv.org/abs/2602.02710
07

蚂蚁灵波连发四款具身模型

具身智能爆发

蚂蚁集团旗下灵波科技连续开源四款具身智能模型,覆盖空间感知、具身大模型及世界模型。团队坚持真实数据优先的技术路线,反对过度依赖仿真环境。其中LingBot-VA作为因果视频-动作世界模型,实现了边推演边行动的能力,意在构建机器人领域的安卓系统,推动物理AI落地。

🤖 饱和发布:一周内开源感知、控制、世界模型全栈具身技术🌍 路线之争:摒弃纯仿真路线,通过超万小时真机数据训练物理智能👁️ 虚实闭环:首创因果视频-动作世界模型,让机器人学会想象未来
🔗 来源:https://www.jiqizhixin.com/

💡每日一思

“今天的资讯揭示了一个残酷真相:AI不再只是工具,正在成为替代者。从Anthropic的插件系统到GitHub的多智能体协作,软件开发的门槛被夷为平地,SaaS商业模式面临重构。与此同时,蚂蚁灵波向物理世界的进军,以及EverMind对长期记忆的攻克,都在补齐AI成为独立个体的最后短板。Nature的评论更是点破窗户纸:AGI已至。我们正处于从人机对话向机器自主工作跃迁的奇点,未来的核心竞争力将是如何指挥算法军团。”

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