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ling" 从此在 Stripe 成为极致打磨的代动词。目标并非完美，而是比用户能感知到的再深一层，那份匠心用户终会感受到。 观点如何培养？练觉察力。留意用户真正的需要，而非嘴上说的；留意生活中什么是好、什么是平庸；从艺术与科学中汲取参照，逐步建立自己的品味和标准。 二、把标准编码进机器 现实是设计师不会出现在每一次决策现场。界面在没有设计师的房间里被生成，Agent 半夜自动修问题，生成式 UI 实时拼装。所以设计系统的对象已经变了：过去是界面，现在是系统本身。 她用古腾堡作比。古腾堡做了 290 个字符变体，包括不同字宽、连字和缩写，目的是让机器排版达到手工排版的品质，两端对齐时不出现难看的白空。旧设计系统扩展的是一致性，新系统要扩展的是意图。 Stripe 的实践也走过弯路。最初用 MCP 让 AI 读设计文档，效果很差，同一条 prompt 三个人会得到三个结果。后来迭代为构建在设计系统之上的 CLI：它在开发者工作的地方运行，在恰当时机注入文档以避免 context rot；提供的内容从原子组件升级为完整模板和流程，让系统知道产品应该是什么样子、如何组装。 但她同时引用了 C

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提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章4.99美元的AI医生总裁直管信息部，一家创新药企的AI试验轻量化AI终端爆发，大健康产业或迎来底层重构减重热拯救了一批“失败”靶点用AI为患者定制“大脑地图”，「曦嘉医疗」完成数千万元Pre-A轮融资｜36氪首发大涨92%，打破强生美敦力垄断的器械企业IPO了从单点工具到统一平台架构，临床试验AI加速落地 | 最前线Agent做医生“首席助理”：看片速度快，人机协作仍是最优解一个还没进临床的分子，凭什么卖出12.95亿美元动脉网特邀作者 服务未来医疗，公众号：vcbeat，关注可获更多最新好文 发表文章1441篇 最近内容盖茨投的手术机器人破产，中国同行却开始赚钱49分钟前类脑计算再升温：Flourish获5亿美元融资，用脑科学押注下一代AI范式2026-10-13医疗公司，正在排队给AI半导体送钱2026-10-13阅读更多内容，狠戳这里选靠谱AI，看真实评测查看36氪AI测评官方交流社区加入咨询项目审核和入驻联系36氪项目推荐订阅号关注 下一篇华尔街口中“不诚实”的人，正在大笔抄底彪马和安德玛 36氪欧洲站36氪欧洲站36氪欧洲站Ai产品日

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负责人 Thibault Sottiaux（也就是 Tibo） Codex 前产品负责人 Alexander Embiricos Shipper 本人也是亲历者：Every 长期在新模型发布前获得测试权限并发布「Vibe Check」评测，GPT-5 发布前夜，他就坐在 OpenAI 的办公室里。 这篇报道的形式也很特别。Shipper 称之为「智能体原生（agent-native）」稿件：六场采访的完整文字稿全部随文附上，点击任意一句引语都能跳到原始对话，读者还可以让自己的智能体去交叉比对文字稿、提炼产品经验，甚至挖出作者遗漏的洞见。据 Every 介绍，这篇报道本身也是借助 Codex 采写完成的。 文中值得玩味的细节不少。如今的 ChatGPT 桌面应用，在 Mac 系统里报给自己的名字仍是 com.openai.codex，Codex 是从内部「吞掉」了 ChatGPT。外界以为 Codex 拥有独立模型线是高层拍板的远见，Tibo 却直言根本不存在这样一个决定。 一年之内，团队先后做了四种产品形态：云端、终端、编辑器侧边栏，最后是一个完全没有代码编辑器的桌面应用。为了验证这个

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Seek、Kimi发布新模型时都会给出部署建议：DeepSeek V4.1 Flash上线时给出的门槛资源是2000张GPU及存储集群；K3官方博客建议部署在64张及以上加速卡组成的超节点上。 考虑到国产卡性能尚有优化空间，超大规模部署的基础设施要求也冲到了万卡甚至十万卡级别。华为的方案是通过灵衢UnifiedBus统一互联，打通昇腾超节点与鲲鹏超节点，构建Agentic超节点集群，最大支持100万卡规模。 “据我了解，字节等大厂为了增加存储，在机柜上增加卡槽，直接把存储卡插进去。”一位行业人士说。 但规模不能成为答案本身。一位厂商负责人强调，超节点的domain（通信域名，让多种AI芯片组合成“单机”）不是越大越好——它基于带宽、HBM容量和处理性能，有一套最佳配比，超过这个配比，扩的节点再多，性能也难以明显提升。 更大的难题还有运营。十万卡、百万卡集群的管理，正推动行业从“DC for AI”走向“AI for DC”——用AI管理用电、液冷与集群运维，比如依托AI算法动态调优液冷制冷功率，根据算力负载实时匹配散热策略，降低制冷能耗。 超节点的竞赛刚刚开始：芯片决定下限，互联决定效

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me performance-to-size footprint (even though the Chinese models usually come out first)! Muse Spark Open is landing into this environment, at the same time as when open-ended LLM agents are finally real ( GLM 5.2 capabilities and on). Riding off a rapid increase in performance of Chinese models, the open ecosystem has been living through an acceleration in demand. The inference providers are rapidly scaling, the open post-training economy is forming, and countless enterprises are looking to own

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fire2Suddenly, Wall Street is worried that the U.S. economy is more ‘vulnerable’ than it looks3Startup Abby Care raises $82 million to turn family members into paid caregiversAIAI agentsAI agents are going rogue—the labs’ own training choices are a big reason whyBy Beatrice NolanBeatrice Nolan and Wen ShaoWen ShaoBy Beatrice NolanBeatrice Nolan and Wen ShaoWen ShaoOctober 16, 2026, 11:44 AM ETPart of the way AI companies train their models is similar to dog training. The model gets a reward for

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些文章PS、PR被AI重做了，摄影后期软件要变天了？苦熬三年的刘庆峰，“孤勇者”等待翻盘Kling 4.0发布，可灵AI的估值凭什么反超母体快手？Anthropic 值2万亿美元吗？中国八大算力中心，都握着什么王牌？夹在字节缝隙中的AI融资明星们前英特尔CEO最新判断：绝大部分芯片设计公司将会消失，制造才是唯一的壁垒国产GPU竞逐超节点，谁来买单？这波“个人Agent ”集体转向，说明行业的底座换了？AI前线特邀作者 TA没有写简介，但内敛也是一种表达发表文章732篇 最近内容17岁Kimi核心少年奔赴硅谷：中国AI也有人才焦虑3小时前谷歌要端掉具身研发流水线？Gemini 4包干数据标注、物理仿真、真机控制和评估4小时前黄仁勋谈中国 AI 公司：算力越缺，越逼着他们把架构做到极致昨天阅读更多内容，狠戳这里查看AI测评KimiDeepSeek选靠谱AI，看真实评测查看36氪AI测评官方交流社区加入咨询项目审核和入驻联系36氪项目推荐订阅号关注 下一篇八成等退出：1163只市场化母基金，活成了什么样？ 36氪欧洲站36氪欧洲站36氪欧洲站Ai产品日报网络谣言信息举报入口热门推荐 推送和解

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。 同期发布的剪映助手，则能直接调用视频模型剪辑即梦、小云雀生成的素材，无需脱离剪映环境。 这曾是独立AI视频平台的开发方向，LibTV做团队画布和资产库，Flova增加项目文件夹、多会话和跨项目素材调用，都尝试把一次生成延长为完整项目。 创作者需要在模型、素材库、分镜工具和剪辑软件之间反复切换。LibTV、Flova等平台试图把不同模型、项目文件、资产库、Agent和剪辑流程放进同一个工作台。用户可以在一个集成平台，少导出搬运，少丢一段上下文。 现在当字节建立起一条龙的视频工作流，独立平台这种“中间层”的生意就变得危险。 10月8日，生数科技把Vidu Q4 Preview的首发优惠价格打到0.09元/秒。 几天后，小云雀官网 推出促销 。 10 月 13 日至 26 日，高级会员的 Seedance 2.5 720P 有效价格最低可到 0.19 元 / 秒， 天地 会员最低可到 0. 17 7 元 / 秒 。尽管还是更贵，但是在性能方面更具有性价比。 同时这种打法也带来一个趋势：不在模型端降价，字节可以通过工具生态的积分和赠送内容降低短期价格，再用剪映的订阅、抖音的分发和企业服务承

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-6.1 Sol，都不收长上下文附加费了。在10月12日的更新中，OpenAI 把Codex和ChatGPT Work里的默认窗口从272k扩到500k，一口气涨了约80%。 而Anthropic进一步将价格竞争，拆解到模型能力和具体工作负载之中。目前，其官方 API 价格页面列出多款主力模型。其中，Claude Fable 5.1 面向高难度推理和长周期 Agent 任务，Opus 5.5 侧重长时间编码与知识工作，Sonnet 5.5 兼顾速度与能力，Haiku 5.5 则面向高频、低延迟任务。 Haiku 5.5的定价尤为扎眼，相比上一代最高直接降了90%。在10万 Token 以内，Haiku 的价格为输入每百万Token 0.10美元、输出0.50美元，比DeepSeek-V4.1 Flash的谷时价格都便宜了。超过10万Token时，其价格只比上代低50%，但也进入了相当低的区间。 此外，Anthropic 还在批量任务上为用户挖下降本空间：Batch API 的输入和输出 Token 均可享受50%的折扣。以 Sonnet 5.5 为例，标准价格为输入2美元、输出10美元

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文丨海克财经 作者 | 范东成 头部玩家产品持续更新。10月13日，谷歌正式发布专为处理复杂、长程任务而设计的大模型Gemini 4 Argon，将之定义为前沿智能新阶段。在这之前的10月12日，Meta发布同样为长任务、深度推理而设计的大模型Muse Wonder系列，后者指向的是个人和专业Agent即智能体。 自9月8日官宣上线Personal AI Agent即个人AI智能体Muse以来，Meta动作格外受到市场关注。就使用体验而言，用户只需说出目标，Muse就能自主拆解任务并执行，包括调用外部应用完成邮件收发、打开网页、商品购买等。 凭借便捷的操作与可靠的交付，Muse在海外迅速走红，市场反响热烈。调研机构Sensor Tower数据显示，Muse上线5天内下载量超过73万次，9月30日累计下载量超过500万；目前Muse已连续多日超越ChatGPT、Claude等热门应用，位列美国iOS免费应用榜榜首。 Muse实则并非全球首款个人AI智能体或称个人AI助理。率先踢出这一脚的是2025年3月官宣上线的Manus，后者彼时亦曾引起市场广泛关注。Manus经历的跌宕起伏，如今已是

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the Hugging Face hack this year, and Painter recently testified in front of a Senate subcommittee following a string of other rogue AI incidents. Researchers at METR pore over AI agents’ scratch pads – the “chain of thought” data that can help humans see the steps bots took before responding to a request. That information was key in METR’s investigation of the Hugging Face incident. But Painter is worried that job could soon get a lot harder. Humans’ ability to check up on AI agents depends on

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惯，把用户留住。该人士曾在2024年带领团队探索过AI手机项目。 意在抢入口 千问耳机及眼镜的唤醒词，是“你好千问”。硬件需要与手机APP联动使用，手机APP界面推荐的核心服务是AI任务助理、录音纪要、随身翻译等。 这款眼镜还能点外卖、打车，都是千问APP主推的能力。阿里巴巴集团千问事业部副总裁宋刚认为，AI穿戴是千问在物理世界的延伸，也是Personal Agent（个人代理）的重要组成部分。他说，AI硬件能让千问APP更好地进入真实世界，并具备主动服务能力。 阶跃星辰的手机，同样注重展示AI能力。阶跃手机背面有一块单独的屏幕，会用不同表情符号显示Agent是否已经完成任务。此外，阶跃星辰手机发布会上，印奇宣布了一项福利：购买阶跃手机的用户，可连续12个月获得每月百亿Token的使用额度，并能获得新模型优先体验权。按照阶跃星辰官方模型套餐价格倒推，这项福利约等于补贴用户近3000元Token。 新变现途径 今年7月，印奇接受包括经济观察报在内的媒体采访时提到，中国的大模型公司需要找到新入口，而不是只靠卖Token盈利。他的判断是，任何一家模型公司，如果它没有拥有一个能够养活它的应用，

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there’s something very ted chiang about ai accelerating scientific discovery, starting with the mechanisms of its own learning. this kind of research would have been much harder to pursue without capable coding agents and open-weight models. so cool to see @nickcammarata’s research out in the world and what it could mean for aligning ai, congrats!

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If it performs roughly what like the scores indicate, adoption of this model is going to go gangbusters. First open-weigh model in the US with near frontier agentic capabilities (GLM 5.2 + Kimi K3 was that step change from China). US models get crazy adoption.

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该产品由豆包手机助手团队主导，计划将“Spell”项目与豆包产品结合，目标是尽快对外推出。 而腾讯也是多线条跟进。9月底上线了个人智能体产品LightVela，定位为“云端个人助理”，可通过微信接入，全天在线处理各类日常诉求，不过仍处于开发者体验阶段。与此同时，腾讯的元宝也在加速向个人智能体方向演进。此前腾讯在2026云AI产业应用大会上一次性发布了20余款Agent，以“效率智能体工具集”的名义打包亮相，覆盖个人、办公与企业场景。 另外，腾讯还有于今年6月开始小范围测试的原生AI助手“小微”，可支持外卖、查快递、打车等场景任务，也支持一句话总结近期朋友圈、聊天记录等场景。 阿里方面，9月22日在2026年云栖大会上，千问就已宣布将加速打造Personal Agent，最近更是传出即将上线，命名为“千问Go！”的Agent，将以入口的形式呈现在千问App中，进一步升级办事能力，可帮用户办理更多个人事务，如沟通航班延误赔偿、为汽车保养询价并预约、申请淘宝价保退款等。与此同时，蚂蚁集团旗下AI产品“灵光”已于近日开启新版本的小范围内测，新版对标“Meta Muse”。 押注个人智能体赛道的

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前端侧芯片在效率可接受的前提下，承载能力远低于这个量级。 这意味着，STEPX Neo上运行的Amoo智能体，在大量任务中仍然需要将计算请求回传云端。所谓“端侧智能体”，在现阶段更接近“端云协同”的混合形态。 的确，这是整个行业的共同瓶颈。但阶跃选择用“原生”这个词来定义自己，就必须承受与之匹配的审视，如果Step AOS最终只是在Android之上多了一层Agent中间层，那它到底是原住民还是访客，可能还要打一个问号。 客观来讲，智能体原生手机是行业探索的新方向，STEPX Neo算是第一个冲到台前的产品，这份尝试值得肯定。但它需要跨过的门槛一个没少：生态授权、完成度以及留存率。首销数字只是第一道关，真正的答案，要等微信、支付宝们的风控动作，等第三方实测的跨App执行率，也等90天后第一批用户的周活。 不甘做云侧卖水人：模型公司的终端野心 阶跃星辰早期被列入“AI六小虎”，但成立头一年几乎隐身。到2024年起才打破沉寂，连续发布一系列模型，才确立“多模态卷王”的技术地位。 尽管有了清晰的技术标签，但C端应用始终未成爆款，前有Kimi出圈，后有DeepSeek和大厂阻击，阶跃C端线基本

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应是，豆包手机出货量还不算大，对百度而言，不是当下要处理的问题。 翻译一下，不是不报，时候未到。 这一连串拒绝名单出来，豆包手机本身受到的冲击也不小，看看满朝文武，豆包手机还有几员大将能用？ 那么，豆包手机助手这个SAEP协议到底是什么？为什么能惹得半个互联网行业集体说“不”？这场拒绝的背后，又藏着智能体时代怎样的结构性矛盾？ SAEP协议，字节想给GUI Agent立规矩 SAEP协议的名字听起来很陌生，它其实是字节自己建立的一个行业标准。 简单来说，字节想和一群App一起商量一下怎么用GUI这件事。 GUI（图形用户界面），就是你每天在手机屏幕上看到的一切——图标、按钮、文字、图片。而GUI Agent的操作方式，是直接通过图片看用户手机界面，然后模拟人类操作的方式帮你点击手机完成操作。相当于你把需求给了AI助手，它自己一个个帮你点完再给你结果。 听上去很美好，但为什么一众App齐刷刷地拒绝呢？答案很简单：两块儿地盘被动了——流量和隐私。 先说流量这块。一类应用的商业模式就是依赖于用户看广告、引流成交来运行的。比如你打开淘宝，首页给你推了一堆商品，你可能本来只想买一件T恤，结果顺手

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硬硬猜。 对于法务、金融、科研这类容错率极低的行业来说，宁可模型摊手说不知道，也绝不能让它一本正经地瞎编数据。 所以，如果只看上面这些长链路任务和官方演示，Gemini 4 Argon 简直是个任劳任怨的模范员工。 但只要把视角切换到另一半榜单和开发者的真实反馈里，就会发现这名“理科重劳力”偏科偏得相当严重。 一做精细活就露怯 在 10 月 14 日更新的 Agent Arena 总榜上，Argon 排在第四，略高于 GPT-6 Astra。 不过，到了考验软件工程能力的 FrontierSWE v2、网页开发 Code Arena，以及考验终端实操的 Terminal-Bench 4.0，它就没那么风光了，复杂前端交互和 3D 细节生成也在部分开发者的测试里暴露出了短板。 纸面跑分和真实体感之间的温差，也很快引发了争议。 有媒体援引匿名消息称，部分谷歌员工认为模型在内部测试中的表现不够理想，谷歌否认了相关报道的准确性；一些外部开发者上手后也吐槽，这模型对提示词非常娇气，默认输出质量只能算平庸，得靠额外的指令技巧去慢慢磨合。 而且在网络安全等敏感任务上，公开版本还保留着安全护栏，会拒绝

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