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在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候，「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流，究其原因，大模型应用的价值正在从「生成什么」，进一步延伸到「能否理解复杂信息，并据此做出可靠判断」。
谁还没有被GPT-6 Astra搓3D的案例狠狠刷屏啊！
AI产业的两道坎，浪潮信息怎么翻？
CPU的价值，在Agent时代，真的需要被重估了。
小米正式发布并开源 MiMo-V2.6 系列模型，罗福莉称其背后的研究创新和工程难度超过 DeepSeek R1，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 中以 46.32 分成为当前得分最高的开源模型，价格仅为海外同级模型的 1/20 至 1/60。
过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。
现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排
千问把全模态Agent的使用成本，直接砍掉了90%！
当Agent已经能够调用工具、使用技能并保存记忆，一个更进一步的问题是：这些能力怎样在任务中配合，又怎样从过去的执行中积累可复用的经验？
让 AI 生成一张海报已经不难。更难的是，让它围绕同一个设计目标持续工作：理解品牌与产品要求，生成初稿；发现标题、产品位置或整体风格存在问题后，知道应该修改哪里、怎样修改；同时保留已经确认的内容。等到下一次活动，它还能延续此前确定的设计偏好和有效经验。