智谱害怕成为下一个MiniMax?内部信淡化Coding,全面押注AGI与Agent
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梁文锋:现阶段最重要的是Coding Agent,长期目标仍是AGI
Odaily星球日报讯 Odaily 星球日报讯,据 "elsewhere "披露,其收集整理了 DeepSeek 创始人梁文锋在此前会议期间的 52 条言论。梁文锋表示,DeepSeek 当前只有一条主线,即通往 AGI 的技术路线,产品只是这一过程中的“副产物”,现阶段最重要的方向仍是 Coding Agent,之后将重点解决持续学习,再进一步实现 AI 自迭代,最终走向具身智能。 在商业化方面,梁文锋表示,DeepSeek 不追求利润最大化,只获取合理利润,开源和低价均属于“克制”战略的一部分,目的不是争夺更多市场份额,而是提高最终实现 AGI 的概率。他同时表示,DeepSeek 无意成为下一个超级 App,也不会将 3D、视频生成、世界模型等方向作为当前主线。 谈及大模型竞争,梁文锋认为,未来差距主要体现在成本、时间和用户体验,其中成本最重要。他还表示,保持团队稳定性是公司“唯一无法退让”的事项。
AI下一战不只卷大模型,ARC-AGI创作者看好整套Agent系统
据动察 Beating 监测,知名 AI 评测 ARC-AGI 的创作者 François Chollet 表示,今天的高性能 AI Agent,本质上已经是「模型 + 程序」组成的完整系统。大模型负责理解和判断,外层程序负责控制流程、调用工具和运行代码。 Chollet 把这种神经符号架构形容成「符号三明治」:程序驱动神经网络,神经网络再调用程序。他认为,大模型还会继续变强,但外层程序同样会越来越重要,复杂任务最终要靠两者配合完成。 更进一步,Chollet 预测,现在主要靠工程师手写的外层程序,未来也可能由 AI 自己学习和进化。未来 AI 比拼的可能不再只是模型,而是整套 Agent 系统。
DGrid AI 与 Meituan LongCat 达成官方合作,并上线美团 LongCat-2.0 模型
ChainCatcher 消息,去中心化 AI 基础设施网络 DGrid AI 宣布与 Meituan LongCat 建立官方合作关系,并已上线美团旗下 LongCat-2.0 模型。全球开发者与 AI Agent 构建者即日起可通过 DGrid 去中心化 AI Gateway,低成本、高可用地接入这一模型。 LongCat-2.0 专为真实场景下的 Agentic Coding(智能体编程)打造,采用 1.6T 参数、约 48B 激活的架构,支持高效的 100 万 token 长上下文推理,并通过 LongCat Sparse Attention 提升长文本工作流的处理速度。模型融合了 Agent、推理与交互能力于一体,在代码理解、生成与执行方面表现突出。 DGrid 是聚合全球主流 AI 模型的去中心化 AI 基础设施,当前已接入 Claude、GPT、Gemini、MiniMax、GLM 等 200+ 模型,通过统一 API 实现一站式调用。此次 LongCat-2.0 的接入,是 DGrid 在模型供给侧的又一次扩充。随着更多优质模型持续上线,DGrid 正在成为 AI 开发者获取多元模型能力的统一入口,为下一代智能应用提供更开放、更灵活的基础设施支撑。
MiniMax Code从桌面走进终端,CLI版本即将上线
据动察 Beating 监测,MiniMax Code 研发负责人何涛预告,MiniMax Code 即将推出终端版。从晒出的测试界面看,它已经是完整的 Coding Agent 形态,可以在终端里理解任务、思考并执行操作。 MiniMax Code 本身并不是新产品。MiniMax 此前已经有 Web 和桌面版,今年 5 月底正式把桌面 App 改名为 MiniMax Code;6 月发布 M3 时,又把它定位为专门配合自家模型使用的 Agent 产品。官方称其底层 harness 基于 OpenCode 和 Pi。
梁文锋投资人会议实录流出:称克制是战略,目标 AGI 而非超级 App
火星财经消息,上月 DeepSeek 投资人会议中梁文锋的言论近日对外流传。梁文锋明确表示,DeepSeek 的目标是 AGI,而非成为下一个超级App,不做 3D、视频生成、世界模型,也不闭源,称“克制是一种战略,用来换取做成 AGI 的概率”。他认为产品只是通往AGI路上的“副产物”,当前重点是 Coding Agent 和持续学习能力,下一阶段目标是实现模型自主迭代,终点指向具身智能。在商业化方面,梁文锋表示只赚“合理利润”,不以利润最大化为定价目标,DeepSeek “离彻底转向商业化还很遥远”。他判断中美AI的差距主要在资源而非人才,“用几分之一的算力把差距缩到 6个月、3个月”。在行业竞争上,他认为开源是“这个规模公司的 sweet point”,同时判断国内大模型最终会收敛至“两家大公司、两家小公司”。梁文锋还称,保持团队稳定性是唯一不可退让的核心,公司靠愿景驱动,“一群平凡的人做出不平凡的事”。
无问芯穹夏立雪:AGI基础设施决胜点是“AI原生的Agentic Infra”
火星财经消息 7月20日,2026年世界人工智能大会上,无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪提出,从Pre-training(预训练)到Post-training(后训练)、从Test-time(推理时扩展)到Agentic scaling(智能体扩展),在四条Scaling Law的作用下,模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。当下的人工智能基础设施(AI Infra)必须以极致的效率服务更大规模。未来,无问芯穹能将跨域计算资源的支撑规模,持续拓展至十万卡级以上,支撑下一代Agentic AI的在线进化。(广角观察)