每日新品-MobotStone AI

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以下是每日新品相关的文章

2026-10-06
置顶万物皆插件：DeepSeek Harness 底层揭秘，脚手架如何蜕变为产品一年前，“Harness（智能体运行框架）才是真正的产品”还只是一个观点。到了 8 月 13 日，DeepSeek 把这个观点直接做成了产品战略：它开源了一套采用 MIT 许可证的 Agent Harness。模型、工具、沙箱，甚至智能体最核心的运行循环，都可以像插件一样随时替换。项目上线短短两天，
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2026-09-28
置顶 AI 现状：哪怕只回答一个“是”或“否”，大模型背后的“算力”也一点没省假设你问 Claude 或 ChatGPT：“这笔交易看起来像诈骗吗？” 它可能会回答：“结合这位客户过去的交易记录来看，这笔交易似乎并不存在明显的欺诈迹象。” 但很多程序真正需要的，其实只是：“否。” 你当然可以要求模型“只回答一个词”。这样一来，长句子确实没了，生成的 token 也少了。但模型
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2026-09-18
置顶基于“行为评估”准则评估智能体(二)：别只看结果，还要看它“怎么做” 六、最麻烦的一点：Agent 每次运行的结果可能不一样传统自动化测试比较简单。比如： assert result == expected 同样的代码跑 100 次，结果通常都一样。但 LLM Agent 不一样。即使下面这些条件完全相同： Mo
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2026-09-17
置顶基于“行为评估”准则评估智能体(一)：别只看结果，还要看它“怎么做” 最近在做 AI Agent 的团队，可能都碰到过这种情况：模型没变，业务没变。只是改了 System Prompt，调整了 Tool Schema，或者给 Coding Agent 新增了一个工具。结果重新跑 Benchmark，一看：成功率反而下降了。这时候最麻烦的问题来了：到底是哪儿出了问
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2026-09-15
置顶我们必须控制前沿 AI 的发展节奏作者：Dario Amodei Anthropic 联合创始人兼 CEO
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2026-09-13
置顶从产品角度：拆解WorkBuddy 功能 WorkBuddy 里的“连接器、技能、专家、专家团、灵感”，第一次看确实很容易混在一起。其实不用把它们想得太复杂。用一句话概括：连接器负责“接工具”，技能负责“教方法”，专家负责“定角色”，专家团负责“多人协作”，灵感负责“抄成熟方案”。理解了这句话，WorkBuddy 整套产品结构基本就清
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2026-08-27
置顶从“听得懂”到“干得了”：工业大模型落地工厂的三层进化路线过去几年，大模型很火。但到了制造业，一个现实问题始终绕不开：会聊天的AI，真的能开机器、查故障、调参数、排产线吗？答案是，单靠一个大模型很难。工业现场和普通的聊天场景完全不同。一条生产线可能涉及设备说明书、工艺文件、传感器数据、机器视觉图像，以及MES、WMS、SCADA、PLC等各种系统。大模
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2026-08-22
置顶 AI让一个人像一家公司，但没让普通人突然变成老板月薪 10000 就想辞职搞“一人公司”？听我一句劝昨天，一个刚毕业的小伙子找我吐苦水。他现在月薪 10000。他说：“大佬，打工没啥意思，顶天了也就一个月拿 3 万。我想辞职干‘一人公司’，现在 AI 这么火，我自己一个人就能创业！” 类似的话，我最近听过太多次了。自从 AI 火了之后，大
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2026-08-20
置顶 AI 评测：别瞎猜，用评估模型说话构建一个 AI Agent 并不难。真正困难的是：如何证明它到了生产环境里依然可靠、有效，而且每次修改之后不会悄悄变差。如果你想把一个“几个小时搓出的Demo”变成真正能上线的 AI 系统，就不能再靠“我试了几个问题，感觉回答不错”。你需要建立一套系统化、可重复、可量化的 AI 评估体系。尤其要
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2026-08-08
置顶从“能上传”到“该不该给”：AI 工具的数据边界要严格把控前端时间，有个小伙伴问我：“公众号文章、标书这些东西，是不是都可以直接丢给 AI，让它帮忙处理？” 刚听到这个问题，我觉得挺常见。现在大家写文章、改材料、做总结，第一反应就是找 AI，确实能省不少时间。但继续聊了几句，我才发现，事情没那么简单。他已经把公司一整份标书上传给 AI 了。而这份标书
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