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Codex 和 Claude Code，用哪个？
文章探讨 Codex 和 Claude Code 的使用，建议有条件用最好的模型工具。介绍二者特点，给出文件同步、记忆文件更新、项目目录结构添加等使用方法，还强调写好 Prompt 及明确 AI 能力边界的重要性。
无需训练，直接「算出」最强AI！理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题，用JIT指令解决；评估是大挑战，建立严谨体系，虽有提升但效果仍有波动，模型还会钻空子，最后强调单Agent系统也强大。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了，解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。
胜率直逼人类大师！这套Agent揭开中国AI「玄学真相」
在无信息泄漏的术数题库中，Claude、GPT等主流模型准确率低，而Tianfu Agent系统将准确率提至50%，逼近人类Top20选手。它采用多Sub - Agent协作等策略，还在工具管理、规则使用等方面有创新。
智能体请求暴增9.4倍，token账单却没涨：Uber 公开AI软件工厂省钱方法
Uber 在 2026 年 AI 工程师大会分享软件工厂愿景。其 AI 工具嵌入开发各阶段，2 至 8 月智能体请求增 9.4 倍，成本稳定。介绍智能体会话四层、成本公式及优化手段，如选优模型、优化 token 等。
a16z：2026 年的 AI 应用生态，关键问题是这几个
a16z投资人Anish Acharya探讨2026年AI应用生态关键问题。他指出应用和模型分化将更明显，未来AI应用是组合体。还提到工具本质会变，企业部门要软件优先，应用层创业公司有多种优势。
北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。
AI点外卖哪家强，美团LongCat团队做了个全面评测
美团LongCat团队发布贴近生活场景的大模型智能体评测基准VitaBench，以三大高频生活场景为载体，构建含66个工具的评测环境。评测显示现有智能体与应用需求差距大，该基准已全面开源。
视频进入可编辑时代：藏师傅教你视频版 Banana 可灵 O1
可灵发布大一统视频、图像生成和编辑工具 O1，支持在一个界面完成视频图片编辑生成。此次更新统一多模态视频大模型，支持多模态输入，有诸多新特性，还支持自由选择视频生成时长和风格转换等。