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Jev 刷屏时，我用五个问题判断它值不值得接
当所有人都在吹捧 Jev 快 193 倍、便宜 444 倍时，作者把它接进真实审核流程，结果 30 场面试复盘无一自动通过，不到 20 小时便撤下。本文复盘这次踩坑经历，拆解 Jev 作为「判断题专用零件」的边界，并给出接入新模型前的五个关键拷问。
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Jev 不是下一个 GPT，但它可能比 GPT 更该装进你的工作流
Jev 这两天在朋友圈屠版，有人拿它全自动刷完了阿里云 AI 工程师认证的模拟考试：25 道选择题、21 秒、准确率 80%，全程零人工干预。作者也用它给三版封面打分，95 秒花了一毛钱，把模糊的直觉变成了四个维度的数字，它天生就是为选择题而生的。
Opus 5.5来了！性能赶超Fable，成本低至40%
Anthropic 掀开 Claude 5.5 系列，Opus 5.5 先行。其输入每百万 token 4 美元、输出 20 美元，仅为 Astra 的四成；Terminal-Bench 4.0 从 57.9% 升到 66.4%，但 max 档单任务成本反而更高。
为什么大模型跑分很高，到了真实业务却不好用
为什么模型在 Benchmark 上表现优异，上线后却差评如潮？本文深入解析 Benchmark 的运作机制与 SOTA 的真实含义，揭示高分模型在真实业务中可能“水土不服”的三大原因，并给出产品经理科学使用 Benchmark 的实用建议，帮你避开选型陷阱。
DeepSeek-V4.1-Flash 的最佳 Harness 搭档，我觉得可能是 Claude Code
DeepSeek 技术文件提到，大模型很少只跑在固定 Harness 里，不同脚手架的提示词、工具定义与上下文管理都会影响结果。官方测试显示 DSH Minimal 模式反常识地优于 Standard 与 PTC，Claude Code 开箱即用接近峰值。
烧掉500块实测H3、Seedance 2.0 fast，意外挖出了性价比之王（附全部提示词）
H3与Seedance 2.0 fast在同一提示词、分辨率和平台下完成多场景视频横评，比较真人表演、短剧、动效、广告和科幻等场景的指令遵循、镜头连贯与画面质感。实测Seedance 2.0 fast整体更稳，H3在视觉动效和广告场景各有优势。
DeepSeek 还在“瞎干”？
DeepSeek V4 发布后，作者用真实项目测试它能否替代 Claude Code 和 Codex。结果并非跑分宣传里的全能：它在推理、价格和开源上仍有优势，却在实际编码、稳定性和任务完成度上暴露短板。文章给出适用场景和选型判断。
“模型评测”到底是在评什么？
当两套评测指标给出相反结论，模型究竟有没有变好？本文从一次多模态评测实战出发，拆解目标定义、数据供给、评测诊断到版本决策的完整闭环，揭示评测的真正难点不是得分，而是证明分数为何可信。
叕进化了：大厂AI评测PM带你一文看懂最新AI工程概念Graph Engineering
当AI从回答问题转向替用户做事，评测逻辑正在被彻底颠覆。Graph Engineering的提出，直指Agent产品从Demo到稳定上线的核心痛点：如何让一堆不稳定的智能节点在系统中可靠协作？本文从评测工程师和产品PM的双重视角，拆解这一新概念背后的真实挑战。
我们让 Kimi K3、Qwen 3.8-Max 和 GLM 5.2 共同接管了一座屎山
中国大模型三强激战：GLM-5.2、K3、Qwen3.8-Max同台改造真实网站，从屎山代码到前端动效，谁在实战中更胜一筹？本文通过六轮硬核测试，揭晓三款模型在项目理解、代码执行和审美判断上的真实差距。
AI 产品经理真正缺的不是新概念，而是可验证的交付闭环
AI产品正从概念狂欢走向落地攻坚，产品经理面临的核心挑战已不再是「要不要接AI」，而是如何构建可验证的交付闭环。本文深度剖析Agent可靠性、RAG工程化、模型选型等7大实战命题，揭示从能力展示到流程落地的关键跨越点，为AI产品经理提供从需求验证到风险控制的完整方法论框架。
做过 AI 训练师的人，转 AI 产品经理有什么优势？
从AI训练师到AI产品经理的转型之路，远比想象中更具优势。那些与模型真实能力边界、数据质量较量、badcase分析打交道的经验，恰恰是AI产品最需要的底层能力。本文通过实战案例，揭示AI训练师转型的五大独特优势与必须补齐的短板，为跨界者提供清晰的成长路径。
