数字生命卡兹克
从0到1带你速通DeepSeek Harness。
DeepSeek Harness 不是普通聊天产品，而是一套高度模块化的 Agent 运行环境：工具、Skills、沙箱、工作流、子 Agent 乃至界面都可以做成插件，并能在运行中动态替换。文章用四种预设模式解释它如何使用，也指出开发者预览版门槛高、体验粗糙、API 涨价等现实问题。它把一个重要趋势讲得很直观：决定 Agent 能否真正工作的，不只有模型，还包括模型外面的执行系统、审计能力与插件生态。
清单正文
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量子位
马斯克Grok 4.6重回一梯队！更低价格反超Fable 5，这Cursor是真没白收购
Grok 4.6 面向长时间运行的知识工作与 Agent 任务，首批接入 Grok Build、Cursor、Grok Bot 和 API。按厂商公开评测，它在部分知识工作基准上领先，但终端操作仍弱于 GPT-5.6 Sol；标准版每百万 Token 输入 2 美元、输出 6 美元，单次上下文超过 20 万 Token 后整条请求价格翻倍。更值得关注的是“模型 + Agent 产品 + Cursor 入口 + 自有算力”的组合：模型竞争正在变成数据、工具、分发与总任务成本的系统竞争。
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36氪
刚刚，Google DeepMind团队Nature发文：重新定义AI Agent治理
Google DeepMind 团队提出“智能体画像”框架，用自主性、效能、目标复杂度和泛化能力四个维度描述 Agent，而不是简单区分“是不是 Agent”。这套框架很容易转化成企业治理办法：行动能力越强、影响范围越大，越需要收紧权限、保留完整日志、设置停止条件，并确认人类能否及时接管。
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36氪（解码Decode）
OTA的黄昏，豆包的黎明
豆包开始对经其入口成交的酒店订单收取独立渠道服务费，意味着 AI 对话入口已不只提供推荐，也开始为交易流量定价。文章把这一变化放回 OTA 的搜索、排序和佣金体系中讨论：AI 可能提前截获用户“想出发”的意图，但库存实时性、推荐透明度和用户信任仍是硬门槛。酒旅企业下一步要解决的，不只是多上一个渠道，而是让房态、价格、内容和服务能被 AI 准确调用并完成交易。
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朋克狗
AI 时代可能永远不会有「杀手级应用」
文章以 Jasper、Inflection AI 和 Windsurf 为例，讨论基础模型持续升级如何迅速吸收应用层的单点功能。它提出的核心问题不是“还会不会出现大产品”，而是单一功能为什么越来越难形成长期壁垒。专有数据、深度工作流、渠道关系与真实履约能力，比一次功能领先更难被模型更新抹平。
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36氪（科创板日报）
527.8亿资本开支背后，腾讯AI走到哪一步了？
腾讯二季度资本开支达到 527.8 亿元，同比增长 176%，算力采购、新模型和办公智能体投入开始明显影响现金流与短期利润。文章同时追踪云服务、广告推荐和 WorkBuddy 等产品的使用及收入信号，把“重押 AI”拆成基础设施、模型、应用与商业化四层。观察 AI 投入不能只看金额，还要继续追踪调用能否转化为留存、收入和可持续现金流。
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36氪
今天的 AI 已经够用，缺的是有领导力的管理层
文章对话经济学家 John List，核心提醒是：Token 用量只是投入，不应被当成生产力成果。AI 真正规模化，需要嵌入员工原有系统，并用边际员工的效率、结果质量和新增收益做持续实验。管理层的任务不是推动全员“多用 AI”，而是选准流程、设计指标、建立反馈，再决定是否扩大投入。
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量子位
刚刚，DeepSeek V4 Pro正式版发布，多项对标Fable 5
量子位根据 API 平台更新和公开评测，梳理了 DeepSeek V4 Pro 正式版的 Agent、编程能力与调用价格。报道发布时官方博客和完整技术文档尚未同步，因此榜单成绩更适合作为发布节点信息，而非独立验证结论。更重要的信号是，国产模型的竞争焦点正从单纯低价，扩展到复杂任务执行能力与单位任务成本。
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X 长文
听完李飞飞两小时访谈，我重新理解了 AI 时代的「主体性」
作者从李飞飞的访谈中提炼出“主体性”：人能否提出自己的问题、经历困惑、形成判断，并为选择负责。文章区分了两种 AI 用法——直接拿走成稿，和先给出自己的判断，再让 AI 找反例、补证据、挑漏洞。AI 省掉机械劳动没有问题，但如果连判断过程也一并外包，组织得到的只是更快的交付，不是更强的人。
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Axios
Quantifying the AI boom crowding-out effect
文章援引高盛经济学家的测算，分析美国约 6000 亿美元 AI 投资对其他 IT 预算、建筑资源和企业融资成本的挤出效应。结论并不是“AI 吞噬一切”，而是挤出已经出现，但总体影响仍小于市场最激进的说法。企业新增 AI 项目必须说明替代了什么投入、产生了什么结果，不能只靠行业热度获得优先级。
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钛媒体 / 硅谷 Tech News（新浪财经转载）
5000 亿美元算力融资：英伟达把 GPU 变成了华尔街可投资资产
英伟达与阿波罗、贝莱德、黑石、高盛等机构签署谅解备忘录，计划为 AI 基础设施长期动员超过 5000 亿美元第三方资本，最终协议尚未签署。核心做法是把算力包装成能抵押、产生现金流的长期资产，帮助客户融资后再购买 GPU。机会在于降低算力采购门槛，风险则是投资、担保与采购相互嵌套，一旦实际需求低于预期，循环融资可能放大损失。
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量子位
百年黎曼猜想被 Claude 破了新纪录！是个未公开新模型
Anthropic 披露，一个尚未发布的 Claude 研究模型把与黎曼猜想相关的一项可证下界从 41.6% 提高到 67.2%，但并没有证明黎曼猜想本身。更有启发的是工作方式：模型并行尝试数千条路径、调用工具、检索论文，再让不同子智能体交叉审查。结果已由内部数学家和外部专家检查，但仍不等同于完整同行评审；它展示的是 AI 如何扩大科研探索范围，而不是“数学难题已经交给 AI”。
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旅业网
飞猪推出新一代旅行 AI「飞猪帮帮」
飞猪把旅行 AI 从问答和行程规划推进到履约，可处理机酒预订、退改签、值机选座、升房和开票等任务。文章称其通过多智能体协作接入真实供给与订单系统，具体效果数据仍属于平台口径。产品分水岭已经很清楚：旅行 AI 的价值不在生成一份漂亮攻略，而在能否安全、稳定地完成交易并处理异常。
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X（xbangdan 热门长文）
用 Codex + Obsidian 搭建自生长的个人知识库实战
文章把个人知识库拆成 Raw 原始资料、Wiki 结构化知识和 Schema 维护规则三层，并演示 Agent 如何增量归档、建立关联、保留来源与处理冲突。工具组合虽然具体，但方法可以迁移到企业知识管理：原文不动、结论可追溯、规则可复用、变化有日志。人的职责仍然清晰——决定哪些资料需要沉淀，以及关键结论能否成立。
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锋行思语
91%的人用AI规划旅行，只有8%敢让它下单
文章用“高使用、低成交”概括旅行 AI 的信任鸿沟：用户愿意让 AI 找灵感、比价格、排行程，真正付款时却仍希望有人复核并负责。标题中的 91% 与 8% 实际来自不同调研，不能当作同一组样本直接比较，但它指向的经营问题成立——旅行产品先付款、后体验、出错后的改退成本又高，AI 要进入交易环节，必须补上可信信源、人工兜底与售后责任。
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阮一峰
科技爱好者周刊（第 407 期）：国家为什么需要开源软件？
文章从 Kimi K3 引发的海外关注谈起，讨论开放权重模型对企业自建、厂商回报和国家 AI 竞争力的影响。作者认为，真正重要的并不是“开源”这个标签，而是它能否带来更多创新者、更低试错成本和更广泛的行业渗透。对企业而言，开放模型也意味着另一条供应路线：能力可能略有差异，但成本、控制权和可定制性有时更重要。
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X（xbangdan 热门长文）
开源「活人感写作.skill」，只为帮你写出没有AI味的文字
作者认为“AI 味”的根源不只是固定句式，而是文章缺少真实经历、明确观点和可核验事实，于是把写作流程归纳为“义理、考据、辞章”。开源 Skill 会主动向使用者追问个人材料、核查信息，再约束叙事节奏和常见套话。文章在 X 上获得超过 25 万次浏览，也点出内容团队最容易忽略的一点：AI 可以提高表达效率，但独特的一手材料、判断和责任仍必须由人提供。
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环球旅讯
百度刚投，Expedia 就买：AI 旅游规划创业公司的最好结局？
Expedia 收购柏林 AI 旅行规划公司 Layla，其投资方曾包括 Booking.com、Skyscanner 的联合创始人、美联航创投和百度资本。文章借这笔交易追问：只做行程规划的创业公司，最终是否很难绕开掌握库存、支付和履约的渠道巨头。它为自建、投资与合作提供了清晰判断——规划能力可以带来入口，但交易和供应链决定商业闭环。
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X（xbangdan 热门长文）
最近大火的 AI 岗位，FDE 到底是干嘛的？普通人怎么上车？
文章用零售补货等案例解释 FDE（前向部署工程师）：进入客户现场，把模糊需求拆成流程，连接数据和旧系统，设置权限、评估与兜底，再追踪采用率和业务结果。这个岗位走红说明 AI 竞争已从“模型分数”转向“能否跑进生产环境”。企业真正稀缺的往往不是会演示工具的人，而是能同时理解业务、工程和客户采用，并对结果负责的人。
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AI普瑞斯
震惊！谷歌竟早一年造出ChatGPT，但没敢发
文章援引 Google 前员工的公开回忆称，Google 在 ChatGPT 发布前约一年已经做出内部聊天机器人 LMChat，但团队没有认为它明显优于搜索，也受到既有业务和发布风险的约束。这个说法主要来自访谈与社交媒体讨论，并非 Google 的正式事件复盘；文中关于模型排名的延伸判断也应视为作者观点。作为管理案例，它呈现了一个常见难题：领先的技术储备如果无法穿过产品决策、组织激励与既有收入结构，未必能转化为市场领先。