Agent 已能连续调用工具、按执行结果反复修改直到完成复杂任务，但"做对一次"不等于"学会"——下次遇到相似问题仍可能重走老路、甚至重复同样的错误。持续学习（continual learning）要解决的正是这个：区别于只保存信息、供下次读取的上下文/记忆，它要从行动和结果里筛出有效经验，再通过训练改变模型以后处理同类任务的方式。DeepSeek 创始人梁文锋近期在闭门会议上说，Agent 之后要解决的就是持续学习，是下一代模型必须具备的能力——"AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力"。Mindverse 旗下前沿实验室 Mind Lab 也把它列为主攻方向，年初累计完成 5000 万美元融资（美团战投领投，元禾璞华、韶音、变量及老股东蚂蚁、源一、红杉中国、真格、高榕跟投），近期发布开源模型 Macaron V1（Venti 版 748B、基于 GLM-5.2 后训练），用 LoRA 保存可独立训练更新的专业能力，让筛过的任务经验进入后续训练，长期目标称"经验智能机器"。

Y Combinator 每季发布的"创业请求"（Requests for Startups，合伙人和前沿创始人写下最希望有人做的方向）秋季清单出炉，13 条（本文解读 12 条民用向），开篇框架句已替读者划好重点："AI 正在进入物理世界"。三条主线自己浮出来：其一"到屏幕之外去"——海上算力（模块化船只组成一朵全球云，绕开数据中心缺电、缺地、以年计的审批，海洋本身是巨型散热器）、真实世界数据（廉价传感器加更强基础模型让高密度采集首次可行，点名机器人巡检的 Gecko Robotics、用气象气球向政府预报系统供数的 Sorcerer；能源、农业、物流、建筑这些最大产业恰恰跑在最薄的数据上）、物理世界的新操作系统（全球 80% 劳动力不坐办公桌，现场要给 AI agent、机器人、戴智能设备的人跨三者派单、保安全、量可靠性）；其二消费者时刻与被遗忘的人群；其三信任层与软件的新胶水。最锋利一句生意经藏在第一条里：这些行业在劳动力上的支出是软件的 10 到 100 倍，而在这里动手的人将握有端到端作业数据，没有任何在位巨头或前沿实验室拥有这些数据。

晚点拆解 A 股唯一覆盖工艺最全的平台化半导体设备厂北方华创：2025 年营收 393.5 亿元、同比增长 30.9%，集成电路设备增幅超 50%，刻蚀和薄膜沉积双双破百亿——规模端符合国产替代加速与晶圆厂扩产共振的预期。但增长质量出现背离：毛利率/净利率降到 40.1%/13.7%（较上年分别降 2.8 和约 5.3 个百分点）；合同负债（预收款）从 2023 年的 83.2 亿一路降到 2025 年的 42.9 亿、三年接近腰斩，占营收比从 37.7% 塌到 10.9%；存货从 2024 年末的 236 亿进一步攀到 286 亿，周转超 400 天。文章判断这已超出"新品爬坡"能解释的范围，指向平台化后发者路径的机制性固化：重研发投入、超长存货周转、相对偏低的利润结构被自我路径锁死，增长的现金含量在下降。

Z Potentials 从 2026 WAIC 现场观察到：大模型能力正从云端聊天框往端侧走。底层逻辑是工作方式变了——过去用户偶尔发一次推理、云端 GPU 集群够用；现在 Agent 要读本地文件、留历史上下文、调不同工具、跑连续任务、在后台等下一次触发，是"一套智能系统持续运行"。调用越频繁、上下文越长、任务链越复杂，把计算全放云端就越不经济（累积的 Token 费用、个人数据反复往返云端、多步任务里层层叠加的网络延迟）。WAIC 现场密集出现 Agent Computer、AI NAS、个人 AI 中心、企业一体机，背后是一次新的算力分工：规模更大、频率较低的通用推理继续留云端，高频、实时、私密、需长期保持状态的任务，更多沉到用户和数据附近的边缘侧（edge AI）。

歸藏把同一天的两件事摆在一起看：美国特朗普总统助理发表言论、指控中国模型通过"蒸馏"（distillation，用大模型的输出训练自己的模型）来开发；同夜流传梁文锋四小时投资人会议记录。作者认为美方指控可笑、可能是禁止中国开源模型的前兆，网上舆论基本在嘲讽。从流传的发言看 DeepSeek 目标坚定一致：一直以极低价格、极低利润提供高性价比模型；不断接近 AGI；不太在乎做 C 端、客户端、产品这类重人力、复杂、且不在 AGI 主线上的工作。作者判断当下做 AI 产品与互联网时代的惯性相悖，要做好就得聚焦把最核心的做好，其他部分善变——可能等你做好，市场已不需要，或被模型本身吃掉。也提醒这些整理稿不一定代表梁本人想法，梁有必要公开发声："你不发声，别人就会替你发声"。

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