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阶跃杀回第一梯队，Agent开始算总账
阶跃新旗舰模型Step 5 Preview以44分跻身全球开源前二，重回中国基模第一梯队。当行业竞争从参数比拼转向Agent在手机、汽车等场景的落地，阶跃在基模、全模态和终端量产上的重投入开始显现价值。本文深度解析其技术路线与体系化竞争逻辑。
"大模型"相关的文章
简单讲讲 Agent 的工作原理
Agent 产品的用途各不相同，底层却是同一套 Harness 对上下文的自动化编排。文章从上下文来源与请求组装讲起，说明模型每次判断前系统准备了什么，以及工具调用怎样与请求配对，让任务一步步走完。
刚刚，Jev全网解禁！1.2亿Token限时免费用
Jev 一次性废除候补名单，新用户注册即得折算约 1.2 亿 Token 的额度，输出完全免费。有开发者把它缝到另一个模型上组队刷《我的世界》，八分多钟速通末影龙，整张账单不到一美元。
最火哑巴模型Jev加上微信，直接治好了我的低情商
谷歌推出的哑巴模型不聊天、不写代码，只做一件事——判断：喂它一段状态，它就从预设选项里挑出答案。它在微信插件场景里意外走红，几百毫秒出结果，单次成本压到万分之一美元，还从结构上避免了乱说话。
苹果OV密集发布，涌现“AI OS元周”，到底谁更能打？
九月第三周，iOS 27、OriginOS 7、ColorOS 17 与鸿蒙 HMAF 集中发布，真正的 AI OS 突然来袭。它们基本都有端侧模型与跨 App 的 Agent 调度能力，代价是内存与价格齐涨，值不值得买还要看实际能力。
一万字Jev 工程实践长文：把 Agent 的“判断题”从大模型里拆出来
最近 Jev 很火。它的传播路径很典型：先是 TypeSafe AI 发布一个听起来有点反常识的新模型，再是 Hacker News、知乎、Reddit 开始争论，接着 GitHub 上很快出现一批 Dem...
离 AGI 还早着呢
一边是 OpenAI 让一万个智能体连干 88 小时冲击千禧年数学难题，一边是 Anthropic 员工辞职喊话踩刹车。作者觉得这些热闹像《封神演义》，AGI 眼下更像手脚麻利的实习生，离改变普通人的日常还早。
刚刚，Opus 5.5跨级偷袭！直扑GPT-6
Anthropic 的 Opus 5.5 被曝已进入内测，版本号跳过 5.2 直冲 5.5，据传性能压过 Astra，百万 Token 输入定价下探到 4 美元，并同步为 Fable 5.2 铺路，抢在 GPT-6 灰测的同周放风。
FDE 的虚与实：当 AI 从技术驱动转向场景驱动，企业到底需要什么样的人？
FDE成为AI圈最受关注的关键词之一。美国招聘平台Indeed的统计数据显示，相关岗位从数百个增至一年增长近7倍，字节跳动、蚂蚁数科与大模型厂商均在布局。热潮之下，概念界定与人才质量仍存争议。
Jev爆火硅谷！哑巴AI卷疯14万开发者
发布仅三天，这个不会说话的大模型被 Vercel、Cloudflare 和 LangChain 集成，不到 36 小时 14 万开发者涌进内测。它不写文章也不陪聊，扔进一堆数据，70 毫秒就甩回一个带概率的判断，谷歌的 Gemma 也跟进把它塞进自家扩散模型。
比 LLM 快 193 倍、输出 token 免费：Jev 的“判断模型”路线靠谱吗？
一个不会写字、只做判断的新模型，来自前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创办的 TypeSafe AI。这篇笔记梳理了它的 RLCD 训练法、把智能塞进旧壳子的四个比喻，以及十八个行业用例，也如实列出自测数字与「零幻觉」两处可疑的地方。
外网 3500 万人围观的 Jev 模型，有这 10 个神奇玩法。
外网最新走红的大模型 Jev，主打的是帮 AI 快速做选择：玩游戏时决定往哪走，处理资料时判断哪些内容有用，用更低的成本、更快的速度给出下一步决定。作者搜罗了一批网友实测，从同时跑 50 局《地铁跑酷》到模拟自动驾驶，玩法相当开脑洞。
