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Agent如何自己变强？从Skill到模型权重的进化全景图
传统基础模型受限于一次训练、静态部署的固有范式，在真实交互中缺乏持续学习与自我优化的能力。Agent 自进化（Self-Evolution）正是为突破这一瓶颈而生，它旨在让 AI 系统像生物一样，通过与环境的持续交互获取反馈，积累经验并重构自身，实现动态适应与能力成长。其核心在于建立"执行→反馈→优化改进→再执行"的闭环机制，且进化对象不局限于模型参数，更涵盖 Prompt、S…- 1.2k
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对话 Fireworks CEO乔琳：为什么说找到 PMF 之后，第一件事不是买量，而是做后训练？
过去一年，AI 应用的开发门槛被迅速压低：过去需要几十名工程师和产品经理、耗时数个季度才能完成的产品，如今一个人借助 AI，几周内就能做出原型。应用更容易被创造，也更容易被复制。当界面、功能甚至工作流都不再构成稳固壁垒，AI 公司真正需要回答的问题变成了：除了调用同一批基础模型，自己究竟还拥有什么？ Fireworks AI CEO 兼联合创始人 Lin Qiao 给出的答案是,拥有自己的智能。L…- 12
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为什么 AI 需要“边聊边学”
其实我们都陷入了一种极其危险的集体无意识：认为 AI Agent 的逻辑表现是可以通过那一套劳民伤财的“离线微调”来暴力解决的。 大家都在拼命堆算力、洗数据、招那些身价百万的算法工程师去对齐大模型，但我得直白地说，在那种复杂的、瞬息万变的业务场景下，试图靠离线训练来跑通 Agent 的闭环，本质上是在自杀。 这种自杀不是那种轰轰烈烈的倒下，而是你的产品交付物在面对真实世界的…- 681
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