MIT开源JAZ框架：用极简invoke（调用原语）终结复杂Agent外挂 现在做长程记忆和自我进化的Agent，行业习惯套上一层又一层的复杂外挂系统，架构越来越臃肿。MIT团队提出的JAZ打破了这个范式，仅仅依靠纯提示词和一个极简循环，在长程基准StuLife远距召回评测中以$18.3成本跑出69.9%通过率，超越成本$42.1的专用记忆框架Letta（MemGPT）的61.8%；在AppWorld自我进化测试里也以74.2%的成绩压制了经典外挂系统ACE的69.9%。 在JAZ中，你不再需要专门搭建向量记忆库或复杂的元优化管道。你只需使用一个统一的invoke函数，让大模型在Python环境中把提示词、工具和自身交互历史全部当成普通变量读写；当上下文即将耗尽时，你可以让它直接生成子Agent，把完整的会话变量引用无损移交下去，或者让顶层Agent把自身当成优化器，动态批处理调优下层任务。 这套机制的底座是把Agent执行本身视作动态编写函数体的语言原语，并利用动态作用域（Dynamic Scoping）让工具与监控钩子（Hook）自动向下渗透到所有递归子节点。这意味着历史记录不再是只能看不能碰的字符串，而是能被代码直接切片、搜索和传递的变量，长记忆与自迭代自然内生于控制流中。 Github：

MIT 花了五个月出了一份 AI 时代教育专项报告，一开始只是想定好学生、老师怎么用 AI 的规则，最后直接升级成整套教育体系重构方案。 报告点出三大难题： 现有知识还有没有学的必要 AI 代写很难核验真实学习水平 旧的教学标准跟不上 AI 加持下学生的创造力 方案思路很有意思： 划分作业各环节的 AI 使用权限，把 AI 批改开放给学生反复迭代；强化课堂协作项目，还要保住本科生进课题组试错实操的机会。

MIT 那本《计算机科学数学》，我劝真想搞计算机的赶紧存，这玩意儿基本是天花板了。 先别被 1048 页吓尿，厚归厚，人家就是写给初学者的入门书。我第一眼也懵：1048 页也配叫入门？翻进去才懂，它不催你一口气啃完，是把最底子的东西掰碎了喂你，慢慢来跟得上。 真想学的听我一句：别再收藏那些速成课了，这种硬货啃一本，顶你刷十个短视频。 🔗

MIT物理学博士发现了一个美股炒美光的稳赚技巧： 如果你在每天收盘时买入美光，第二天开盘时立刻卖出，长期重复操作会获得高达1.38%亿的收益。 但如果你每天开盘时买入美光，当天收盘时卖出，同样重复操作，最终收益-99.92%。 这是MIT物理学博士的研究结果，虽然他是物理学博士，但是曾在顶级量化公司工作过， 他还对比了全球20多个股市指数的收益，基本都是隔夜买卖大赚，当日买卖亏损， 这个博士最后得出结论，股市都是既得利益者的阴谋， 你怎么看？

麻省理工 MIT 的经典公开课，有人整理成合集了！ 计算机、微积分、教育、媒体、电磁学、电影等领域都有，覆盖理工科到人文艺术。 最值得关注的是，MIT 很多公开课原本就是面向全球免费开放的，课程质量和知识深度都相当不错。 📚 麻省理工大学公开课合集 🔗：

十年前，一个MIT大一新生，在冰箱里装了一个摄像头。 他怀疑室友在偷吃他的东西。 计划很工程师：拍下来，写个AI，当场抓获。 小偷没抓到。 他先被自己拍下的海量视频淹没了。 那一刻他想明白了一件事： AI 缺的不是算法，是数据。 要做成它，得有现在一百万倍的数据。而这堵墙，每个做AI的人都会撞上。 这个新生叫 Alexandr Wang。 他出生在新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯，美国第一颗原子弹诞生的小镇。 父母是中国移民，都是镇上国家实验室的物理学家。 六年级，他第一次参加数学竞赛，目标是赢一趟迪士尼之旅。 他赢了。 后来一路打进美国数学奥赛集训营、美国物理国家队。 17岁，他一个人去了硅谷，在旧金山四处借住沙发，挨个找CEO自荐。 简历几乎是空的，他只说了一句：我热爱写代码，我会跑得飞快。 Quora 创始人 Adam D'Angelo 收下了他。 在 Quora 干了两年，他才去读 MIT—— 然后，就有了冰箱里那个摄像头。 2016年夏天，19岁的他和搭档 Lucy Guo 进了 Y Combinator。 两人在一间泳池小屋里办公，晚上睡气垫床。 他跟父母说，这只是个暑期项目。 然后，再也没回学校。 公司叫 Scale AI，干的是当时AI圈最不性感的活：数据标注。 别人在研究改变世界的模型。 他在雇人给图片画框，告诉自动驾驶汽车：这是个行人，别撞。 然后，风口一个接一个砸了下来。 先是自动驾驶，Waymo、Cruise 都成了客户。 再是美国空军和陆军。 2021年，Scale 估值 73亿美元。 24岁的他，成了全球最年轻的白手起家亿万富翁。 一年多后，ChatGPT 横空出世，大模型训练离不开人类反馈数据。 OpenAI、微软，都在用 Scale 的数据。 2025年4月，Meta 发布 Llama 4，口碑崩了，还陷入刷榜争议。 据杨立昆后来透露，扎克伯格非常恼火，对参与项目的所有人都失去了信心。 两个月后，扎克伯格出手： 143亿美元，买下 Scale 49% 的股份。 附加条件：Wang 本人必须来 Meta。 28岁的他，成了 Meta 史上第一位首席AI官，执掌新成立的超级智能实验室。 扎克伯格在内部信里，称他是"这一代最令人印象深刻的创始人"。 Wang 在给 Scale 员工的告别信里写：这一次的代价，是我的离开。 这个决定，难在哪里？ Meta 的AI阵营里，本来坐着一位图灵奖得主，杨立昆，深度学习三巨头之一，在 Meta 待了整整12年。 重组之后，他要向这个大学没读完的28岁年轻人汇报。 2025年11月，杨立昆宣布离开，出去创业。 后来接受《金融时报》采访，他这样评价这位年轻的上司： "没经验。" 他承认对方学得很快，但说他根本不懂研究是怎么做出来的。 质疑声从来没停过。 媒体爆出，他在会上和 Meta 的老将们意见不合。 2026年3月，Meta 另起了一个AI工程团队，不归他管。 有媒体直接起标题：扎克伯格可能已经"受够了"他。 Meta 出面辟谣，扎克伯格在 Threads 上晒出一张两人挽着胳膊的合影。 一个月后，超级智能实验室交出第一份答卷：Muse Spark。九个月，把 Meta 的整套AI技术栈推倒重来。 有评论说，Meta 总算重新回到了牌桌上。 2026年9月8日，Meta 发布个人AI智能体 Muse。 订行程、回邮件、填表格，甚至替你讨价还价。 它冲上了苹果 App Store 免费榜第一。 第三方数据显示，它上线头12天的日活，是 ChatGPT 当年同期的将近3倍。 9月23日的 Meta Connect 大会上，Wang 宣布：Walmart、Best Buy、Gap、Sephora、Wayfair，都在接入 Muse。 十年前，他雇人给图片画框。 现在，他的AI开始替人下单。 杨立昆说他没经验。 这话没说错。 但 Wang 对此，有另一套说法： "天真，是有巨大溢价的。" 不知道一件事有多难，才敢一头扎进去。 专家脑子里装着一张"此路不通"的清单。 创始人手里没有这张清单，所以会先去把路走一遍。 扎克伯格押的，就是这份溢价。 杨立昆也没有输。 他带着"大模型走不到AGI"的判断，拿到了超过 10亿美元融资，去做自己坚信的世界模型。 这从来不是谁对谁错的故事，是两条路线，各自押上了全部筹码。 赌局还没结束。 但扎克伯格这一注，第一张牌已经翻开了。 是张好牌。