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我花了54个小时,做了一个可能更公平的AI大模型排行榜。

这个时候,我才发现这个事的棘手程度,而且不止这个算法,我才发现,每一个榜单上,大家的模型名称,还有评测的规则,还有命名规范,全都不一样,这又给我带来了一些工作量,不过这个好解决,就是纯粹的工程化问题。我建一个我们自己的中心模型名称库,然后把其他榜单的名称全部映射过来,就非常快的速度就解决了。这个时候你会发现,如果我们只在Codex里面,让它根据我们的代码和项目来去探索,效果是稀巴烂,基本上就是一个

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#经验分享
创业2年半后,想跟你分享关于AI组织的这7点心得。

所以我们公司,可能就会很残酷,很多事情和需要优化的流程发生了,但是这个事没有一个所谓的职位来帮你开发,能解决它的,只有你自己和Agent,无论是Codex、Workbuddy、Claude Code等等,无所谓,但是必须是业务人员自己解决。最后,我们未来也可能会做一些特别的栏目,来给大家分享一下,我们公司的各个小伙伴们,在他们的职位上,比如财务、法务、HR、运营、商务等等,是怎么用AI的,我自己觉

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#人工智能#大数据
创业2年半后,想跟你分享关于AI组织的这7点心得。

所以我们公司,可能就会很残酷,很多事情和需要优化的流程发生了,但是这个事没有一个所谓的职位来帮你开发,能解决它的,只有你自己和Agent,无论是Codex、Workbuddy、Claude Code等等,无所谓,但是必须是业务人员自己解决。最后,我们未来也可能会做一些特别的栏目,来给大家分享一下,我们公司的各个小伙伴们,在他们的职位上,比如财务、法务、HR、运营、商务等等,是怎么用AI的,我自己觉

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#人工智能#大数据
说一个反常识的真相,Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。

选好供应商以后,它还需要进行一系列的规范化操作,比如只给最终选中的那封报价打标签,标出3封要求更换收款账户的可疑邮件,保存给供应商的回复草稿,创建启动会议,并交付一份规定格式的JSON总结。从这几个例子就能看到,这基本都是现实世界的电商交易的真实任务,商品上架、物流规划,到售后和经营分析,基本全都有,而且讲道理,这些任务看着就是脏活累活,理论上都应该交给Agent干对吧。于是,这个周末,我几乎把所

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#AI
从0到1带你速通DeepSeek Harness。

你如果是第一次使用,或者对底层机制没有那么了解的,相信我,无脑选择标准模式就可以了,标准模式拥有完整的代码Agent能力,包括文件读取与编辑、Shell、文件搜索、网页搜索、Skills、计划、目标、后台任务、子Agent和工作流等等,这些插件都已经给你预设好了。我们上面所说的一切,几乎都是厂商自己做好的,我们更多的是在用对方持续不断提供给我们的软件服务,也就是一个产品,而那些东西,全都被藏在了后

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从0到1带你速通DeepSeek Harness。

你如果是第一次使用,或者对底层机制没有那么了解的,相信我,无脑选择标准模式就可以了,标准模式拥有完整的代码Agent能力,包括文件读取与编辑、Shell、文件搜索、网页搜索、Skills、计划、目标、后台任务、子Agent和工作流等等,这些插件都已经给你预设好了。我们上面所说的一切,几乎都是厂商自己做好的,我们更多的是在用对方持续不断提供给我们的软件服务,也就是一个产品,而那些东西,全都被藏在了后

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