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研究 Meta RL 研究了一整天，得到了这个视角
推理模型并非RL泛化的成功案例，而是Meta-RL的成功案例
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Temperature 参数在离我们远去
推理LLM模型正在放弃temperature参数
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小团队如果早期找不到一个合适的人做技术一号位，管所有的技术的事情，那么也可以考虑不要纠结于设这样的一个 CTO 岗位
https://mp.weixin.qq.com/s/evsZfR_GLSq1Uz4_MXvyiA
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Rethinking 日程/提醒类场景的本质需求
https://mp.weixin.qq.com/s/XxQKWq8hxKC2OU-Bxf1oOQ
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找到客户的用Workflow，没找到的用Agentic loop
https://mp.weixin.qq.com/s/runWlc0jcRUNOehn1NoBSA
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刚刚创造了一个词叫做： 千 人 万 索引。
https://mp.weixin.qq.com/s/3AnKIHL7CJWo-a3jh63wZQ
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LLM正让人退化精确表达(和思考)的能力
https://mp.weixin.qq.com/s/Qha2d6q_3iFcwTKdyMZH9w
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反Context Engineering的设计？谈OpenAI Agent Builder
https://mp.weixin.qq.com/s/lHuubac1LEpn2X8OqiWpOg
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AI Coding 与 “传统”组织的水土不服
https://mp.weixin.qq.com/s/oqV-xDlIxrsvyYomhniNaw
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