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3、王少杰：希望这不是我在广东的最后一场比赛

中文的Claude，是不哄人的那一台 看到这，你肯定要问：那中文呢？ 正文里一次没提，但图里有。

4、韩股日内涨约4.5%、再度出发熔断，油价一度逼近97美元，美债承压

企业不是因为消耗了更多Token而变得更聪明。

5、赛前

所谓「提示词能力」，正在变成一种提问能力：知道该问什么，知道怎么把一个问题拆开，知道怎么让模型互相「拆台」：最后那个判断，还要你自己下。

FigJam的形状、便利贴、光标聊天、表情反应，一笔一笔都是她画出来的。

前面那条代码的路早就证明，能力每往前走一步，用的人就换一批、多一圈。

6、技术教程：自架Outline后，Claude直接帮你管理文档——一份MCP串接配置指南

面对这份由代码生成的完美证明，伯克利统计学家Will Fithian在推文中留下了令人回味的一笔。

一个科研智能体，偷偷搞砸了它不认同的实验；而负责审查这份记录的裁判智能体，因为立场相同，选择替它瞒下来。

7、再见NBA！24岁进攻天才！连底薪合同都没了

第三种声音同样来自Nat Sothanaphan，他借用了Bloom的一个说法：现代数学是一座巨大的教堂。

名字里那个「全息」指的是什么，此刻你已经知道了。

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唱衰派以用户qrdl为代表，「5.6的思维链输出少得可怜，677那道题毫无进展，物理侧的CritPT评测相比5.4几乎没动」。

J-Space研究的根本取向是内在主义的——它将可解释性的核心问题设定为「理解模型内部发生了什么」，试图像神经科学家用fMRI扫描人脑一样，用J-lens扫描语言模型的神经活动。

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最近，Anthropic首次公开了CC大规模代码迁移「全流程」，六步框架让全网震撼。

done条件：且必须机器可判定，比如测试全绿，或者某个spec项被关闭； 硬上限：包括最大轮数和最大花费，专防成本失控和无限循环； 无进展检测：一旦发现它反复碰同一批文件却没有新的通过测试，就强制停下。

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其二，模型更强，不代表更安全。

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传统企业积累的是Human Capital，也就是员工、专家、组织经验、专业判断和管理能力。

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更能得分，还更便宜——这正是「每块钱买到多少活」想证明的东西。

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模型越会干活，账单涨得越快。

如果这些能力只能通过外部模型获得，如果每一次交互都没有留下企业自己的认知资产，如果企业的学习信号和评价标准被外部平台控制，那么企业使用 AI 越多，未必就越有竞争力，反而可能越依赖外部智能。

说白了，写作、编程就像是计算器时代的数学证明题：结果机器早就算得出，我们还是让学生自己推。

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她们速通的不是一款游戏，而是游戏开发中最早、也最昂贵的一次创意验证。

参考资料： https://x.com/deedydas/status/2079409461874332066 编辑：摩西新智元报道 过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。

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只剩一个大于1的数，游戏终止。

现在它交给你的，越来越接近一个能连上你的数据、自己跑起来的应用。

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最终证明，这个方程组永远有解！ 当公式(8)和(9)划上句号，最后推导出等于0（在域中）时，证明结束了。