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ilya认为，即使AGI实现了，不同公司的AGI，依然会在垂类进行分化，找到自己的生态位。这和一些观点认为，垂类模型和垂类Agent没有发展空间，形成鲜明对比。

让 Claude Code 带着它的一群小弟开发，每次能连续开发 2.5h 左右，然后就会遇到 100 美元套餐的限制。CodeDAG v0.0.3 版本，让 Claude Code 接续开发了 6 次，一共 15h 左右。要是买 200 美元的套餐，或许能一口气开发 15 小时，直接搞定。

不过，整个过程的瓶颈不在于 AI 写代码，瓶颈在于我写文档、核查文档。

毕竟，一行错误的文档描述，就会造成 10 行错误的代码实现，影响 100 个用户的使用体验。不得不慎重。

Benchmark往哪走，模型训练团队就往哪走。奖励信号往哪走，模型就往哪走。选票往哪走，政客就往哪走。领导往哪走，官僚就往哪走。

当谈及人类的注意力时，如果将其与AI的注意力机制进行对比，我们通常只关注人类注意力的能力和效果，却忽略了其使用成本。

实际上，一个人在一天之内的注意力总资源似乎是有限的。我们可以在一段时间内集中注意力，但时间过长，注意力就会开始分散，无法集中。

这似乎意味着人类的注意力依赖于某种资源，这种资源会随着使用而逐渐消耗，只有通过休息和睡眠才能逐渐恢复。但是，这种资源与普通的体力或能量还不太一样。有时候，即使人还具有相当多的力气，也不饿，大脑血糖浓度可能也还充足，但依然存在注意力资源被耗尽的情况。

如果不仅仅是能量问题，对应于机器学习来说，不仅仅是算力问题。那么，人类注意力消耗背后所对应的那个资源，对于机器去模拟来说，大概率是某种空间的存储。这似乎意味着在机器的注意力机制中，采用某种以牺牲空间来提升推理效率或推理效果精度的方法，与人类也是类似的。

绝大多数有效的组织首先具有稳定的结构，其次在稳定的基础上，又可以不断地更新、生长与迭代。

看完“The Thinking Game”，莫名其妙想到了黑镜里的这一集。哦不，是右边的图

2025年还有一个月就结束了，提前预测一下今年年度四大模型：

1. Google：最强前端、设计与绘图模型，Gemini 3 Pro
2. Anthropic：最强全栈编程模型，Opus 4.5
3. DeepSeek：最强数学模型，DeepSeek-Math-V2
4. OpenAI：最强……成人？……模型？🐶

在编程的工作流逐渐连贯起来之后，即使是100美元的Claude Code套餐，现在也常常遇到使用上限。于是现在每天早上起床后，第一件事就是给Claude Code发一句“早上好”。这样，相比于早饭之后开始工作，能将5小时的计时窗口向前拓展一小时🤣

三天前许的愿，今天 Opus 4.5 就上了😁

虽然说Gemini 3和Codex 5.1 max的能力可能超过了Sonnet 4.5。但是Codex的CLI或者插件，或者Gemini CLI或者Gemini 插件，甚至Antigravity的IDE，在使用体验上，离Claude Code还差很远。

不是产品形态的问题，单纯是产品功能的完善和细致的问题。比如是否有灵活的Bash许可控制与切换功能。是否在yolo模式下依然能有沙箱安全的保证？是否有SubAgent去将任务进行分块，从而减少上下文的占用？是否有斜杠命令，让用户快速完成某项操作？记忆文件是否能够通过@去引用其他文件而不必多处复制。是否能通过拖拽来引用文件？是否有hooks功能去做一些自动化操作？

现在非常想知道是否有可能将 Gemini 3或者Codex的模型接入Claude Code中，以及是否近期Opus 4.5就会发布。