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Orange AI

1天前

Manus 虽然黑子很多，问题也很多，并且持续要面对大厂已经在抄你了你怎么办的命题 但在技术上还是神奇地保持着领先 在完成人类真实的自动化任务方面，完成了 2.5%，比几个头部模型厂商做的都要好一点点 听张涛在在葡萄牙里斯本 web summit 的分享 重点讲到：工具的网络效应、主动性的Agent、长时任务基建 这些都是 Agent 发展的前沿领域 在未来几年，随着 Agent 基建的进步，2.

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偶像派作手

2天前

做多恐慌指数对冲恐慌。

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Michael Anti

2天前

Claude Code真的是掀起了Agent的新风潮，而且和国产AI配合，效果真的不错。同样的选题指令，用CC+Kimi-for-coding的效果，竟然比Gemini Deep Research好。

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howie.serious

2天前

【📝 本周份的ai学习笔记 】ai知识管理、ai浏览器专题 如果你让评选2025年最有价值的ai工具，会是哪个？ 我的选择是 atlas。理由：当顶级llm和互联网无缝整合，我们获取信息的方式就从根本上发生了转变。这是一种结构性变化，不会因为人的忽视而转移。 阅读笔记，温故知新～

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howie.serious

3天前

llm 能不能“说人话”，更多是底层模型层面的特点，而不是靠“prompt engineering”可以解决的。 gpt-5 系列模型“不说人话”，之前很多人试过很多prompt，即使感觉有效，很多时候都是感觉而已。 现在，gpt-5.1 从底层模型上尝试解决“说人话”问题。这才是正确的方向。 同一个prompt，gpt-5.1 thinking 的回答，解释更清楚，使用更少的行话术语

关联事件

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体

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Anthropic与Cognition就多智能体系统构建展开激辩，核心争议在于上下文共享与否。Anthropic强调构建多智能体生态，提升复杂任务处理效率，近期发布多智能体构建指南，阐述“协调者-执行者”架构，并通过代理协调和系统评估提升任务性能，认为单个智能体的上下文有限，压缩比太大就会失真。Cognition则更关注单个Agent的效率和稳定性。Anthropic还发布了关于多智能体系统的文章，详细阐述构建多个智能体所面临的工程挑战，并强调带宽、结构、机制的重要性。这场争论反映了AI发展路径的不同选择，对未来AI系统的设计和应用具有重要意义。