海外独角兽

💡 本期简介
2025 年底，拾象在年度预测里写过一句很激进的预测，“我们可能是最后一代白领”。在 2026 过去将近 1/3 之后，它看起来更像是一件正在发生的事实。
过去一个季度，模型的进步幅度几乎比过去一年更快，就在今天 Anthropic 又发布了自己的最新一代模型 Opus 4.7。
另外一个值得关注的趋势是头部 AI labs 的战略也开始迅速对齐， coding 从“重要场景之一”，变成几乎所有 AI labs 的 T0 级战略，而市场的竞争重点也从争抢 chatbot DAU，转向争抢 Top 1% 用户，希望先拿下围绕知识工作者的“高价值任务”。
本期内容是「年更播客」的复更第一期，拾象的四位同事从湾区和北京连线，聊 Coding AGI、聊 Harness、聊黄仁勋在 GTC 2026 上的两张图、聊 Multi-Agent、聊二八定律，也聊一个没法回避的哲学问题：如果...去小宇宙查看完整单集简介
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最近，我们观察到 AI 市场开始出现了一些新变化：随着 ChatGPT 加入记忆功能，AI 的角色正发生有趣的转变——它不仅是帮你写代码、做 PPT 的小工具，还有潜力成为一个真正懂你的生活伙伴。同时，Agent 开发进入了更成熟的阶段。过去大家主要依赖 prompt 技巧，如今通过强化学习和记忆系统，开发者可以训练出既有情商、又能生成小工具的智能体。
这两个趋势的叠加，推动 AI Agent 可以更加个性化、专业化地完成用户任务。
本期节目，我们邀请了 Macaron 创始人陈锴杰。他是 95 后连续创业者，曾打造 300 万用户的互动故事平台 MidReal。他将和我们聊聊如何把 Memory 当作一种智能能力进行训练，并分享强化学习在 Agent 开发中的重要性。锴杰坦言，Macaron 还有巨大的优化空间，100 分里只会给 7-8 分。但他相信，Personal Agent 将成...去小宇宙查看完整单集简介
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过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量，而下一个前沿在于赋予 AI 关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：虽然 AI 能够处理信息，但却无法真正地“记住” 信息。可如今 AI 的发展瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆来构成我们现实世界的视觉数据流。
我们认为，Memories.ai 正在构建一条不同的路径。这家公司成立于 2024 年，由前 Meta Reality Labs 的华人研究科学家沈俊潇（Shawn Shen）博士和周恩旻（Ben Zhou）联合创立，他们致力于打造一个基础性的视觉记忆层，目标是成为所有 AI 的“海马体” 。
上个月，Memories.ai 推出了大型视觉记忆模型 LVMM，这不是单一的端到端模型，而是仿照人脑、通过工程化实现的视频记忆系统，能压缩、索引、查询无限量视频数据，让 AI 不止能看，更能真正...去小宇宙查看完整单集简介
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AlphaFold 3 获得诺贝尔奖是 AI 在生物领域的重要里程碑，是生命科学领域中“foundation model 时刻”的典型代表，但蛋白质结构预测只是科研闭环的起点，只有当模型的能力从“预测结构”迈向“直接生成分子”，新药开发效率才能实现真正的指数级提升。
Chai Discovery 这家公司正是在 AlphaFold 方向上复现开源最快的公司。去年 9 月获得了 Thrive 和 OpenAI 3000 万美金的种子轮投资，估值达到 1.5 亿美金。他们的模型 Chai-1 选择的技术路线是用 Diffusion 模型做结构预测，和 AlphaFold 路线接近。
今年 6 月 30 日，他们又发布了新模型 Chai-2，它在零样本的前提下能自动生成有效的抗体结构，命中率高达 16%，是传统噬菌体筛选技术命中率的百倍，还具备极强的可扩展性，也就说，可以在几个小时内，为任何一个...去小宇宙查看完整单集简介
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随着 multi-agent 技术的发展，AI 可能不再只是“工具箱”，而是能自主完成跨学科复杂研究，从而推动科学发现走向全新模式。AI 实现科学和科研发现正在走进现实，AI scientist 已经在改写科研和药物开发范式：
今年 5 月，前谷歌 CEO Eric Schmidt 投资的 AI lab FutureHouse 推出了四个 AI scientist agent，一个月后，他们又宣布自己的 AI 系统 Robin 成功开发出了新的 dAMD 药物。就在两天前，OpenAI 也专门发布博客强调 AI 在生物学领域的能力正在不断增强。
本期内容我们邀请到了斯坦福大学 CS 博士生、AI scientist Biomni 核心贡献者黄柯鑫 一起聊 AI Scientist。柯鑫的学术背景兼顾了生物和计算机研究，有多篇论文发表在 Nature 系列期刊及 ML 顶会上。
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