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搜索资料、总结长文、生成PPT、写代码，几乎已经成了AI Agent的基础能力。

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学术界的数据量有限，也缺少大规模的真机闭环，因此前沿研究正在加速向产业侧转移。

依然有人做，有人用，有人关注。

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当迭代陷入停滞时，它能识别被忽略的约束或错误前提，及时调整搜索方向、跳出局部最优，形成“假设—实验—反思—追问—修正”的自主闭环。

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再拆开来看，数采公司和数据infra公司的构成完全相反。

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不是单纯更好看，也不是只卷画风、构图、光影。

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一句提问背后，可能对应代码仓库、企业数据库、法律文书、学术平台、金融数据等完全不同的数据世界。

但林凡认为，真正实现“替代工种”的智能体还未出现，未来颠覆性的Agent产品，很大概率会出现在行业里面的第三方公司。

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除了信容律，TeleAI的相关理论研究还延伸到了正激励噪声——并非所有噪声都只会干扰模型，在一定条件下，噪声也可能成为促进模型训练和演化的正向因素。

营收份额占总体市场的47.6%，差不多接近整个市场的一半儿，落到具体产品上，就是它家的「Qoder」。

模型先检查自己的运行轨迹，从失败里挖出模式，再提出有边界的Harness修改，最后交给回归测试决定要不要采纳。