二是 Agentic Landing Page（智能体商品页），专门给智能体看的商品信息页：图片被解构成结构化描述加自然语言打标，人类不需要理解这个页面，但智能体能准确提取每一个卖点。

1、火狐买球 它能不能跑好，有条铁律：把「完成标准」写具体，而且必须给一条失败退路。

其实，这个想法早有前身。火狐买球两难就此浮现：粗数据便宜但难学，精数据好用难量产。

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Ontology 主要回答： 企业世界中有什么对象； 对象之间有什么关系； 当前状态是什么； 哪些行动可以作用于这些对象。

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同样，企业也可以拥有自己的向量数据库、知识库和私有模型，却仍然无法持续学习。

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随着今年内全球首条年产15万台以上的轴向磁通电机自动化产线正式落地，规模化制造的壁垒将被彻底打通。

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备案是合规入场券，但苹果拿到这张券之前，国行用户已经有过一次短暂的体验。

Claude Code在开发者里一战封神，紧接着的Cowork把智能体从程序员推向普通知识工作者，在「AI办公」这块抢下先手。

这颗「大脑」到底长什么样 Mech-GPT多模态大模型是整套系统的核心，不只是个听懂人话的聊天模型。

6、湖人别犹豫了，队内这4人该交易了，别浪费了东契奇巅峰

而Friar那把尺子，正是为这次切换准备的——当AI开始干活，衡量它的就不再是参数，而是干成了多少活、花了多少钱。

我说「第14页的策略建议再加一条关于私域运营的」，它直接在原文件上改，不会把前面已经确认好的内容弄乱。

7、郭艾伦将离开广州队，下赛季会去哪，依我分析，下家3选1

以恶意插件为例：它以原生代码直接在网关进程里运行，完全不经过大模型，任何只盯着工具调用接口的评测都天生测不到它。

谷歌发布的测试结果，也显示Gemini 3.6 Flash在代码任务上被其他模型超越，仅在视觉和上下文基准测试中持续保持领先水平。

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参考资料： https://x.com/thsottiaux/status/2077114635308986427?s=20 https://x.com/sama/status/2077036999303999910?s=20 编辑：摩西新智元报道 你半夜失眠问Claude该不该辞职，它体贴得像个认识了十年的老朋友。

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这在设计圈是一件近乎「叛逆」的事。

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现场没有任何遥控操作，也没有穿戴动捕设备。

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多数据中心聚合：联合4个不同代际、不同型号的GPU集群，联合训练70B参数大模型，四集群协同性能提升41%。

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只有当模型同时具备知识理解能力和行动能力，科学智能体才可能从「会回答问题」的百科全书，走向「能完成任务」的实验助手。

6、客战都灵，尤文没有退路，布雷默伊尔迪兹缺阵，DV9首发存疑

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所以，未来竞争的核心不是Token消耗量，而是：Cognitive Asset Growth per Token 也就是每消耗一个单位Token，企业能够留下多少属于自己的认知资产。

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但有一道鸿沟，从来没有被真正跨越——你永远知道，你是在看历史，而不是在历史里。

没有任何声明，一切就像没发生过一样。

托管沙盒 + 全栈agent控制 + 思考力度调速，在单agent的能力密度上做文章。

三大支柱：从一颗CPU 长成一张全域算力网 在孙文剑看来，智能体已经不是被动响应的知识库，而是能主动拆解目标、调用工具、执行任务的「任务执行者」。