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我把斯坦福最火的一门课，做成了Prompt来帮我设计人生。

作者受《人生设计课》启发，将课程内容做成Prompt借助Claude辅助设计人生。此Prompt分四阶段，经多轮对话生成蓝图，含现状、问题、计划等，还提及原型行动和失败免疫，多位同事使用后有新感悟。

Anthropic 发布的 Claude Sonnet 5 智能指数追平 GPT - 5.5，但每任务成本比 Opus 4.8 贵 15%。它在知识工作类任务表现佳，推出促销价，不过促销后成本待察。评估迁移时需算 token 消耗。

中科院等联合发布 Chronicles-OCR 基准测试，让 20 多个主流视觉大语言模型识别汉字演变史。结果显示，模型在古文字识别上表现糟糕，还存在靠认材质作弊情况，暴露了 AI 理解汉字的局限。

文章指出本轮 AI 革命与前几次不同，虽资本大量涌入，但新需求少，多是降本和耗电。分析了其经济影响，如通缩压力、鲍莫尔病反转、K 型分化等，还给出个人发展建议。

作者密集使用Codex App等Agent应用，发现顶尖Agent收敛到相同界面布局。Codex野心大，要处理多格式文件、支持专业工作流。MCP和Skill未解决用户二次编辑问题，插件机制或是出路，Codex已有原始插件市场。

昆仑万维旗下 SkyReels-V4 Preview 版在权威评测平台超越 OpenAI、Google 等模型，登顶全球第一。它提升语义理解和逻辑能力，新增参考任务，还支持多语言短剧生成、视频编辑等，将在中关村论坛亮相。

2026年CES上，追觅推出首款AI具身洗护机器人，可完成洗衣全流程。它整合多系统，展示新创新逻辑。具身智能分阶段发展，追觅结合制造与技术，欲降低用户洗护成本，但落地仍面临挑战。

中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。

jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。