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Devin 新增了 Code Scans 功能，能帮你自动检查整个代码库，判断哪些代码可以安全删除，或者找出影响性能的查询，比手动检查效率高得多。
Yann LeCun（深度学习之父）在讨论AI推理的本质，指出当前主流LLM并非自回归模型，而是通过搜索生成序列，并强调推理应在抽象空间而非语言空间进行，观点很有深度。
朋友推荐，RecraftAI 新模型 Recraft 1.0 很好用，能根据你写的复杂描述生成很棒的图片，比如那种带机械部件的透明雨伞，或者未来感十足的场景。
朋友，ChatGPT 的联合发明人搞了个新东西，叫 Jev，专门在代码里当个“智能判断函数”，分类、打分、路由这些事，比大模型快又便宜，适合用在需要毫秒级响应的地方。
Anthropic 推出了 Claude 3.5 Sonnet，这个新模型在多项任务上比 GPT-4 更强，你可以用它来写代码、做推理，甚至处理图片信息。
Anthropic 的 Claude 现在能直接调用 Schwab、BlackRock 等金融平台的数据，帮你做会前准备和投资组合审查，比单纯用人工更高效。
Salesforce 新发布的 Koa 模型挺有意思，它用公司自己的工作流规范文件来训练，在 Tau2Bench 和 CRM 基准上比 GPT-4 表现更好。
豆包大模型 2.1 Pro 新版本更新，Agent 能力提升，能多源交叉验证，减少幻觉，对金融投研有直接价值；还能看图写代码，直接还原 28 万行 Java 代码，对开发者很实用。
Perplexity 用 2 名工程师和数百个 AI 编码 agent 在两个月内建成了 4 万行 Rust 的核心库，这种用 AI 工具链快速自研基础设施的模式很值得一看。
谷歌新出的Gemini 3.8 Live和Extended Thinking，能一边说话一边思考，比如查资料时能同步汇报进度，比普通语音助手更智能。
朋友，你看这个数据，Anthropic 的 Astra 在花费上比 OpenAI 更受欢迎，虽然 OpenAI 的 Luna 使用量更多，但 Astra 的用户愿意花更多钱，这个对比挺有意思的。
朋友，OpenRouter上周的榜单很有意思，GPT-6 Astra花钱最多，GPT-5.6 Luna用token最多，对比挺有意思的。
朋友，NousResearch 用他们自己的开源 Agent「Hermes」去重构了「Hermes」自己的代码库，花了 19 个小时，1393 个 Agent，把代码量砍了三分之一，还省了好多钱，挺有意思的。
朋友，Anthropic 的算力账单很惊人，实际运行只有 1-2GW，但全部建成后年支出可能超 1150 亿美元，OpenAI 若扩张，两家公司未来五年算力支出或达 1 万亿美元。
Periodic Labs 发布了他们的开源模型 Neon，这个模型在材料科学分析基准上超越了 GPT-6 Astra，值得看看。
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