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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。

Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。

文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。

有“多模态卷王”之称的阶跃星辰，自研多模态模型，早期商业存储系统难满足需求，后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求，详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践，含模型分发、读性能等优化。

随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。

文章深度解析生成式AI行业，介绍其宏观图景、商业运作、行业定位与战略考量。指出行业价值链呈“杠铃”形态，应用层机会大，还提及盈利模式、岗位薪酬、开源闭源之争等，为从业者提供职业指南。

大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。

文章介绍了AdaResoner模型，它学会‘何时用工具’，在拼图推理上击败GPT - 5。Google为Gemini 3 Flash引入‘Agentic Vision’，与AdaResoner殊途同归。AdaResoner有独特训练方法，提升小模型性能。

作者分享用了2年的深度研究Prompt，即横纵分析法。该方法结合社会科学和语言学经典视角与商业分析思路，有Prompt和Skill版本且已开源。虽有局限，但能半小时帮人建立认知框架，助其快速入门陌生领域。

本文是Manus新推出的个人智能体Cue的深度体验测评，分享免排队内测邀请码，详解产品核心特性、使用场景，对比其与现有AI工具的差异，梳理个人智能体架构框架。