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AI Coding就是现成的样本。

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四种循环，说穿了是四种「什么时候该停」的答案：人来判、评估器来判、时间来判、事件来判。

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Sol看的则是两个量：P = 所有数的乘积，K = 大于1的数的个数。

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7月16日，Anthropic又给它加了关键一手： Artifacts可以调用MCP连接器了。

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面壁的一个真机demo case演示令人印象深刻：一只宇树Go2机器狗紧紧跟随一名指定人员。

这对你我有什么影响？ 以前你想要个趁手的小工具，一个能看板、能查数、点两下就办事的东西，你得会写代码，或者排队等IT、等外包，等一张说不准哪天上线的需求单。

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这种机制的关键，是它把认知资产、任务执行和业务结果连接起来。

发现问题→同会话修复→闭环复验。

智能体已经好用到大家抢着用。

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打入光刻机等半导体制造设备供应链，是对其电机一致性与稳定性的最高背书。

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这，就是V2.5的「训练车间」。

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虽然预算调低，不等于「模型变弱了」，它仍可能悄悄改变很多东西： 长程任务能够探索多少条路线，多种方案之间会比较几轮，代码生成后会不会主动运行测试，失败之后愿意回滚多少次，以及极难任务中那一小部分决定成败的「长尾能力」等。

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文件夹中可以放如下内容：一页纸的业务和优先事项概要、常干活儿的操作规程、在办项目的关键信息、常引用的战略文档，再加一份决策日志。

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其中的每一款模型都有其对应的功能和角色。

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如果说AI Coding正在重写软件生产链，那AI Video将重写视觉内容的生产、分发和交互方式。

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标准只有一个：能不能进真场景、干真实活、真帮到人。

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