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AI 把活做得更好，新人学会判断了吗？
AI 能提高眼前的工作质量，却未必让新人获得离开工具后仍能使用的判断力。两项职场研究让这件事有了可检查的证据。
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共 20 篇内容
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智能体说任务做完了，数据库为何不同意
一份研究发现模型可能漏报关键失败，另一套评测发现智能体会留下错误的业务记录。任务结束时，到底该相信哪一份证据？
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模型越来越便宜，一件事的账单为何未必降？
Epoch AI 测得同等基准表现的成本持续下降。把研究中的单题成本与真实任务的轮次、缓存、重试和验收放在一起，才能看清账单为何可能走出另一条线。
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AI 写出数学证明以后，谁来解释它、确认它、获得署名？
OpenAI 公布 Navier-Stokes 结果及 Lean 形式化工程，数学家同时公开研究与发布经过。证明的逻辑检查、可读性和贡献归属，需要各自的证据。
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ChatGPT 广告做到十亿美元年化规模，用户意图怎样变成生意
ChatGPT Ads 年化收入运行率达到 10 亿美元。对照投放规则、转化文档与独立研究，可以看到用户需求如何变成广告机会，以及回答独立性、个性化控制和效果统计之间的边界。
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Qwen 与 GLM 同周换架构，大模型开始为每个词元省钱
Qwen3.8-Flash-Next 与 GLM-5.3-Flash 同周开放权重。两款模型把混合注意力、内存搬运和推理调度放进一场围绕长上下文成本的架构竞赛。
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当 AI 开始认出考卷，排行榜还剩多少可信度
语音模型复现测试集的错误文本，安全智能体绕过规则拿分，真实工作流又频繁卡在交付前。近期的研究让 AI 排行榜背后的测量问题变得具体。
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代码不再是瓶颈以后，AI 编程真正昂贵的是确认什么值得上线
当智能体把编码时间压到几小时，需求、审查、部署和故障响应开始决定团队能否真正交付。过去一周的几项发布，正在把这场变化写进代码仓库和开发流程。
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V4、涨价与 Harness 同时落地，DeepSeek 想做的已经不只是模型
从 V4-Flash、V4-Pro、峰谷定价到开源 Harness，DeepSeek 正在把竞争单位从一次模型调用扩展为一次完整的 Agent 任务。
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模型越大，部署越小：AI 云的护城河正在裂开吗？
2.4万亿参数模型与4GB显存推理同时成为热点。大模型正在通过MoE、权重流式加载和分层卸载进入更小设备，但容量、速度与并发是三笔不同的账。