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分享一个我用了2年的深度研究Prompt，半小时帮你搞懂任何陌生领域。前两天办完大会，然后昨天周末跟一个朋友吃饭，聊着聊着他突然放下筷子看着我说了一句，不是哥们，你怎么什么都懂一点？
来自主题: AI技术研报
9831 点击 2026-04-13 14:31
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前两天办完大会，然后昨天周末跟一个朋友吃饭，聊着聊着他突然放下筷子看着我说了一句，不是哥们，你怎么什么都懂一点？
从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索，再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发，潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。
随着任务的复杂度提升，Agent（智能体）的上下文在无限膨胀。在无穷的历史对话、工具调用输出、中间步骤以及报错信息中，模型迷糊了，于是开始跳步、忽视、绕道。
在当下的创投话题里，有个热门概念叫“一人公司”，说只要熟练掌握AI工具，人们完全可以在没有同事、没有团队、没有组织结构的情况下独立创业，造出现象级的产品。
想象几个并不遥远的场景： 医院的病房里，刚做完手术的患者正在练习下床、走动，智能系统通过摄像头捕捉他的动作，判断步态是否稳定、有没有跌倒风险；回到家，在卧室或浴室这样私密的空间里，老人起身、转身、洗漱，甚至意外滑倒的瞬间，也可能被视觉传感器记录，只为了让 AI 能更早发现异常；
在本文中，我将探讨编码智能体（coding agents）及其智能体编排（agent harnesses）的整体设计：它们究竟是什么、工作原理如何，以及在实际应用中各组件是如何协同运作的。
Anthropic 的 Claude Code 源码被扒了个干干净净。55 个目录、331 个模块、目前业界最经受实战检验的 Agent 架构——全部暴露在 .map 文件里。
我每次翻《天龙八部》，翻到少林寺藏经阁那一段，都要停下来。
现有大模型评测分数日趋饱和，但与真实体验差距显著。南京大学傅朝友团队牵头，在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video-MME-v2。凭借创新的分层能力体系与组级非线性评分，以及3300+人工时高质量标注，揭示模型与人类的巨大鸿沟（49vs90）、传统Acc指标虚高、以及「Thinking」并非总是增益等现象。
生数科技或计划在2026年上半年启动港股IPO流程，估值超20亿美元。