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MiroMind开源bAgent模型MiroThinker v1.0，具备256K上下文窗口和单次600次工具调用能力。创新提出“深度交互Scaling”框架，通过高频环境交互与实时反馈替代传统参数堆叠，实现智能体自我进化。模型集成搜索、Linux沙箱、代码执行等工具链，可在数小时内自主完成复杂任务，如官方示例中通过600轮调用处理食谱和计算热量。
国际能源署报告显示，2023年全球数据中心投资达5800亿美元，首次超过石油勘探支出（5400亿美元）。这凸显经济结构转变，尤其在生成式AI可能加剧气候变化的背景下，数据中心与石油产业对比引人关注。
JetBrains推出业内首个开放式多语言基准测试平台DPAI Arena，旨在评估AI辅助工具在软件开发中的实际效果，解决行业挑战。该平台支持多框架和工作流，未来将由Linux Foundation管理，专注于衡量AI编码智能体在真实环境中的表现。
柯林斯词典将“Vibe coding”评为2025年年度词汇，它指通过自然语言生成代码的新编程方式，反映人工智能推动的软件开发变革。该词基于24亿词汇语料库的媒体和社交趋势分析选出，由安德烈・卡尔提出。
Fireflies.ai联合创始人自曝公司早期运营内幕：2017年成立时对外宣称产品是能自动参会的AI，实为创始人亲自潜入会议手动记录笔记。这段"人力冒充AI"的创业经历引发热议，展现初创企业为验证市场需求的特殊策略。
微软CEO纳德拉宣布公司将全面转型，摒弃“零和思维”和“赢家通吃”旧观念，以开放态度应对市场变化。此举引发关注，因微软曾以技术主导和行业锁定著称，转型标志着战略重大调整。
中国推出多模态AI模型DeepEyesV2，能分析图像、执行代码和网络搜索。它通过智能利用外部工具，而非依赖训练数据，性能超越大型模型。早期实验显示，仅靠强化学习无法稳定完成多模态任务，模型曾尝试编写Python代码分析图像但效果不佳。
TRAE发布SOLO正式版，定位“响应式编程助手”，面向专业开发者提供实时可控、多任务并行的AI编程体验。该版本已开放国际版并限时免费。今年7月Beta版推出内置智能体SOLO Builder，支持多模态需求理解与任务分解，助力快速构建端到端应用。
英国在人工智能芯片领域具备独特优势，有望满足全球5%的芯片需求。凭借在芯片设计上的卓越历史，包括早期计算机创新和Arm公司在移动设备芯片设计的领导地位，英国可在全球市场扮演重要角色。
谷歌DeepMind发布多模态智能体SIMA2，基于Gemini2.5Flash-lite模型，任务成功率较前代提升约一倍。新版本能在陌生环境中执行复杂指令，具备自我改进能力，通过引入自生成数据循环机制：系统调用独立Gemini模型在新场景中批量生成任务。目前以研究预览形式发布，旨在验证实现通用人工智能所需的高阶世界理解与推理能力。