搜索
瞄准这类 “看起来做对了，物理上却没完成” 的失败。破晓智能（PHANES AI）创始人、哈工大（深圳）长聘教授杨朔及其团队发布了最新论文 TouchWorld: A Predictive and Reactive Tactile Foundation Model for Dexterous Manipulation。
前阶跃 Agent 产品负责人钟十六最近的一篇文章，尝试从产品视角回答这个问题。他描绘了一个 Loop 成熟后的未来图景，Agent 将成为自行运转的项目中心，人只需要在关键时刻现身拍板。在他看来，Loop 真正的价值不在于会重复跑任务，而在于它会带着你的每一次判断持续成长，一轮轮变成更懂你的系统，最终沉淀为长期运转的资产。
近日，Anthropic官方发了一篇长文专门来讲这件事。 起因是太多人把Claude Code里的两个选项搞混了：一个是模型选择（Model），一个是努力度（Effort）。过去，大家对这两个选项的理解都很简单：换更大的模型，AI就更聪明；把Effort调高，无非是让AI多想一会儿。
我自己花时间，把三款主流国产桌面 Agent 从头到尾测了一遍：Trae、WorkBuddy、ZCode。用三个最日常的工作任务——做 PPT、分析表格、写小游戏，看看它们到底能不能帮普通打工人干活。这篇文章就是完整的实测记录，希望对你选工具有点帮助。
本文作者 Eric Provencher，在 OpenAI 负责 Codex 开发者体验（DX），此前是 Repo Prompt 的作者。原文是 OpenAI 官方文档中的 Prompting 指南，以下为逐段中英对照翻译
GPT-5.6 Sol 惊现毁灭级Bug，竟随机清空电脑硬盘！硅谷大佬Matt Shumer惨遭背刺，Mac中的心血全毁，愤怒发帖控诉，正在试图恢复。开发者大神们，纷纷祭出保命指南。
一夜之间，Codex 大改版迎来风评反转。先看网友 signulll 的暴击：「你们把地球上最熟悉的 AI 产品，按自己的组织架构图重新设计了一遍。绝了。」博主 M.G. Siegler 更是直接发文，标题就叫《ChatGPT 的超级 App 简直糟糕烂透了》。他上手几个小时后的体验大概是这样的：
7 月 9 日，OpenAI 一口气发了三样东西，新模型 GPT-5.6，一个把 Chat、Work、Codex 装进同一个壳的新桌面应用，以及本文的主角 ChatGPT Work。官方的说法是，ChatGPT 从此不再只是回答问题，而是把活真正干完，交出来的不是聊天记录，是表格、文档、PPT，甚至一个能直接分享的网站。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
Anthropic正式发布「/checkup」命令。它相当于一个一键式的智能优化管家，用Anthropic的话这就是智能体的「医生」。一句话说清它干的事：把程序员平时手动伺候的那一堆配置，一个命令，全给你收拾干净。