GPT-6 Sol 与 Luna 发布并调整 API 定价
模型价降了,分流策略才是团队真正的省钱按钮。
Google 给 Antigravity SDK 补上了本地模型通路。离线并不等于把所有活交给小模型,先从审代码、补丁验证这类低风险步骤开始,硬件和权限边界得自己验。
读全文 →950 个 Agent 搜索 21 小时,发现新型酶系统 ART。具体功能仍待实验验证。
Cursor 新增的两个 bot,一边审 PR 里的可利用漏洞,一边沿着部署、日志和指标验证改动。它不替团队按下回滚,但让线上验证第一次有了可追溯的起点。
模型说下一步继续,任务却停在了那里。结合官方指南,把交付、资料、时间和纠错边界讲清楚,附可按场景复制的中文提示词。
模型价降了,分流策略才是团队真正的省钱按钮。
开源模型开始把训练环境摊开,跑分终于不止一张海报。
能力榜登顶不等于部署划算,长任务得看整条账。
语音模型越来越像实时接口,真正该盯的是打断与延迟。
AI 把代码写快了,交付最缺的反而是证据链。
电脑合上也能跑,账单和任务边界得先写明白。
语音入口一旦接上工具,难题就从会不会说变成谁来确认。
离线 Agent 的卖点不是酷,是数据终于不用绕路。
插件多起来不难,难的是让团队知道哪些该装。
模型能筛候选,实验室才决定它是不是发现。