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最近几个月使用fable5.1、opus 5.5、gpt 6.1，有几点感受分享给大家： 1、代码：opus5.5写代码感觉要比fable5.1靠谱，fable擅长做研究、规划、疑难杂症，不太擅长写代码 2、规划：战略性规划方面，gpt 6.1要更强一些，不管是sol还是astra都智商在线 3、架构：技术上的架构规划上，fable系要比其他强非常多，opus5.5、gpt 6.1要相对逊色一些 4、审美：opus5.5要比fable强一些，最近的gpt在ppt审美上都不行了，不知道是不是降智了（之前跟openai、anthropic大厂的人沟通过，每次快到发布模型的时候，算力就紧张，通常会…

Anthropic刚刚揭示了Claude长期记忆系统的设计思路，让AI自动复盘、纠错、整理经验！ Agent记住得越多，不一定就越聪明 因为长期记忆可能包含大量无用细节、已经过时的信息，甚至错误结论，如果Agent不断复用这些错误记忆，可能就会反复犯同样的错误 Anthropic的核心观点是：Agent记忆的关键，不是记住更多东西，而是知道什么值得记、如何组织、什么时候调用，以及如何发现并纠正错误记忆 他们在研究中采用了一种记忆整理机制，叫Dreaming 简单说就是让Agent在任务之间主动复盘自己的历史经历 比如说一个Coding Agent今天花了几个小时修复Bug 传统记…

蚂蚁最新开源了一个只有4B的专用AI决策模型：LemonDecider，超Jev 1.14，中位推理耗时仅50.7ms LemonDecider的思路是，让模型直接做判断，并不是先生成文字答案，再让程序从中提取结论 基于Qwen3.5-4B专门针对决策任务训练，支持三种输出 1、Choice，多选一，判断该调用哪个工具，进入哪条工作流 2、Yes/No，二元判断，判断证据是否充分，请求是否符合条件 3、Score，评分，评估检索相关性、内容质量等 它还有一个特点，同一段上下文下可以一次提交多个决策问题，在长度允许时通过一次前向计算输出对应结果，减少重复处理上下文的开销 在Decisi…

一个专为研究打造的本地LaTeX工作空间：Lattice 对经常写学术论文的人来说，你可能需要用LaTeX编辑器写论文，用Zotero管理参考文献，用Overleaf和导师、合作者协同修改，再打开Claude Code帮忙修改内容、检查代码、或者修复编译错误 文献、笔记、论文、Agent在不同工具里来回切换非常麻烦 Lattice，把论文写作、文献、研究资料、Overleaf协作和现有Coding Agent全部整合进了一个本地科研工作台 它有几个能力： 1、LaTeX写作与PDF预览一体化 本地编辑.tex文件，支持一键编译和PDF并排预览、源码与 PDF双向定位、编译错误诊断，修改…

uni-robot-agent：清华 × 伯克利一起做的开源机器人 Agent harness，给大模型llm套一层"壳"，让它直接去指挥机器人干活，对标最近宇树和gpt-6 astra结合指挥机器人干活的路径。 1、没用仿真器真值，也没做蒸馏，就是用现成的开源模型 Qwen3.8-Flash-Next 往上一套harness。 2、开源模型反超闭源：RoboDojo 基准上拿了 31.39，GPT-6 Astra 是 28.97，而且每局成本大概只有gpt的 1/20。 3、真机测试：19 个真机任务上，也超过了微调过的 π0.5 和 zero-shot 的 Dream-1。 一句话：机…