今日 AI 要闻

Thinking Machines 推出首款开放权重模型 Inkling，总参数量 975B、激活 41B，并提供 100 万 Token 上下文。模型支持文本、图像和音频，另有激活 12B 的 Small 预览版。

OpenAI 工业计算负责人把 Stargate、自研芯片、供电和融资放进同一套算力战略。访谈还讨论每瓦 Token 数与 10 万张 GPU 的网络瓶颈，但未给出新增产能时间表。

这套前端工作流先拆解参考设计，再生成三个视觉方向，确认后才让 Codex 改代码。完成后通过实际截图逐项核对字体、间距、颜色、组件和响应式表现。

Box 与 Databricks 的连接允许企业原地查询合同、财务和供应链文档，不必先搬移内容。文档结果还能与 ERP、CRM 或产品分析数据关联，但权限与同步机制尚未说明。

帖子称 TSMC 二季度营收同比增长 36%，净利润增长 77% 至约 220 亿美元，毛利率为 67.7%。AI 芯片需求仍是主要动力，产能满足客户需求尚需时间。

开发者把 steipete 的 codex-first skill 改成 kimi-first 版本，用 Fable 做规划评审，让 Kimi 执行代码。可确认多模型分工流程已被封装成 Claude Code 技能。

Machina 认为，软件若没有 MCP 或 CLI，很多界面操作就难以交给 Agent。Kit 和 beehiiv 的 MCP 已能配置邮件、管理订阅者、发送通讯并读取分析数据。

Pieter Levels 用 Claude Code 把 2013 至 2018 年的旅行博客按叙事关系串联起来。系统还找出没有内容覆盖的时期，为后续补写提供线索。

一则行业观察称，Agent 推理若包含大量调度与工具调用，CPU 的重要性可能重新上升。帖子引用 Intel CEO 对 GPU:CPU 约 4:1 到 1:1 的判断，但没有给出负载样本和测量方法。

Box Agent 用三层中间件处理长对话：回答与引用并行输出，多轮会话使用提示缓存。历史超过 17 万 Token 后先摘要再继续，避免上下文溢出。

a16z 汇总了三种公司内部 Agent：从支持工单自动创建修复 PR、在 Slack 里调用 CEO 常用工具，以及按周生成竞争情报。工程师仍负责最终测试和合并。

Aron厚玉用 Obsidian 和 Markdown 为 22 个 Agent 建立共享外部记忆。文件既能由人检查，也能被 Agent 检索，并要求在写入时执行严格校验。

一次杂货采购自动化中，Codex 排查浏览器失败时尝试调用自身应用。系统以安全原因拒绝 Computer Use 操作 `com.openai.codex`，明确阻断宿主应用自调用。

LangChain 认为，生产 Agent 的治理要提前进入系统设计，重点包括成本控制、敏感数据、内部政策和权限管理。原帖同时把 gateway 放进完整生命周期，但没有展开参考实现。

YC 的垂直 AI 方法强调直接交付合同审查、报税或理赔结果，而不是按席位卖工具。团队必须同时控制模型成本、人力介入和毛利率，并从零重构流程。

Lila Sciences 希望把自动化湿实验室变成全天运行的数据工厂，将实验结果转为可训练的推理 Token。节目还提到 10 万亿规模数据和跨生物、化学、材料的训练方向。

Dan Shipper 认为，OpenAI 先让小团队独立发展 Codex 模型和产品线，成熟后再并回主产品。后发团队因此能跳过早期试错形成的界面和架构包袱。