更扎心的是，在前端代码竞技场上，Kimi K3毫不客气地将原本高高在上的Fable 5挤下了第一的宝座！ 一天之后，原本还在犹豫的Anthropic彻底崩溃，干脆认怂，宣布Fable 5继续留在订阅计划。

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此外，配合八卦炉智能软件栈，清程极智将复杂国产环境进行了屏蔽与封装。

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随着接入的应用越挂越多，工作日高峰期的并发压力不断攀升，吞吐终于撞上天花板。

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另外，在内部构建的真实工程评测集KAT Code Bench 上，它以53.1分同样跻身第二梯队； 在业务化Agentic评测集KAT Claw Bench上拿到85.5 分，与最强的闭源、开源同行贴身缠斗。

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一个储能行业的分析师，就说了一句「我需要一份竞品分析报表」。

闭环随之成立，世界理解拆解长程任务、评估环境，平行空间推演物理因果、演算多种策略，挑出最优动作输出，执行后再做结果评估并反馈回模型。

数据主权不等于认知主权 当前大多数所谓的「主权AI」方案，关注的是几个问题： 数据是否留在境内； 模型是否私有化部署； 计算资源是否自主可控； API 是否经过安全网关； 企业是否能够选择不同模型。

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这次补上的，正是这块。

在这条跑道上，27000套已经跑完的路程，就是最好的简历。

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当行业普遍把「具身基础模型」等同于大脑时，逐际动力用三层技术架构给出不同答案：认知、技能、运控各自都只是能力，把它们加上记忆与调度组织成一个能在真实身体上、在物理世界中稳定运转的整体，才是大脑系统。

谁也没想到，真正的风暴，其实来自大洋彼岸。

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数据处理上还有个巧思。

这四步在一个界面里完成，不需要在不同软件之间来回copy-paste，不用反复切换上下文。

但数据采集只是起点。

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这回，Anthropic将目光盯准了K-12老师的整条工作流。

最典型的案例是一支开发小分队，全程没有一行人工手搓的代码—— 三个月，交付50万行级别的产品代码。

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录屏的另一面 科技媒体 MakeUseOf 今年 3 月报道了一个案例： 一位自由撰稿人在离职交接期间用 Claude Cowork 搭了一套内容生成工作流，品牌文档、风格指南和历史稿件打包喂进去，按 Skill 流程输出月度内容日历。

韩语 —— 温暖+0.04σ，「不带评判地安慰你」「模仿你的语气」。

1、“数学不会辜负每一个真正爱它的人”

三款Gemini指向的是同一件事：让跑在生产环境里的AI Agent，更快、更聪明、更便宜。

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研究者把传出去的数据一还原，诱饵文件完完整整躺在里面。

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对于正在把智能体塞进企业流程、科研自动化、代码流水线的所有人来说，安全风险的方向正在悄悄改变： 从「这个模型输出安全吗」，变成「这个拿到了权限的智能体，会不会背着我动手」。官方：西班牙人23岁边锋安东纽-罗卡租借加盟马略卡一家模型厂商可以做绑定自家产品的浅层记忆，却做不出跨厂商的通用层，因为通用层的价值恰恰在于中立，而没有谁愿意把自己的记忆托付在竞争对手的地基上。

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体系化的最大亮点之一，就在于「解耦」。

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说白了，prompt就是他的摄影机，AI就是他的剧组。

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参考资料： https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/?utm_source=tw&utm_medium=social&utm_campaign=og 编辑：桃子新智元报道 五千名工程师，四个月，把Uber一整年的AI预算烧成了灰。

考虑到马斯克的历史战绩——2017年承诺特斯拉全自动驾驶、2020年承诺百万辆Robotaxi上路、2024年承诺人类登陆火星——没有一个按时兑现。

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每个文件压在一页内，内容太多反而吃掉上下文窗口。

买回来的Token不能只图便宜，更得是确定性的产能：关键业务不被低优先级任务挤占，一份超长文档不至于把整个系统拖死，模型每周迭代也能持续跟上而不掉队。

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本文主实验聚焦更贴近现实的指令微调（Instruction Fine-tuning）。

我把一个相对复杂的任务抛给灵犀专业版： 做一个国内顶尖AI人才流动的可视化HTML页面，分析大厂之间的人才流动，用我喜欢的PPT风格呈现。

顺带提一句，deepseek-chat和deepseek-reasoner两个老模型名，7月24日正式下线。

但仔细一想，会发现问题。