搜索“搜索”

外层只有大约 300 行 Python、两个工具（search、read lines），不依赖任何框架。 核心思想是 LLM 只提出请求，由循环决定执行什么：调用 LLM、执行工具、检查结果，然后决定继续还是停止。这就是 ReAct 循环，mini-swe-agent 和 Claude Code 的本质也是这样。 演示轨迹：模型一开始说"没有文件"，被要求先搜索；搜到第 125 行以后，又被要求读一下相邻的行，然后才被接受。搜不到时，系统会提示换更短的关键词；连续两次搜不到，就由 Python 强制返回固定的"拒答"，并说明"没找到不等于文件里没有"。 可观测性：能看到什么，厂商又藏起了什么 · 两个回答都通过了检查，但都漏掉了例外条款，而症状相同、原因不同：一个是第 127 行根本没有进入模型的视野（检索问题），另一个是例外内容进入了视野两次，却被答案丢掉了（模型问题）。检查只验证"有没有搜索、有没有引用"，并不验证答案完不完整，因为通过检查只说明它检查到的那部分没问题。 · 对比 Baby Anigans 和 Claude Code 各能检查到什么：/context 显示的是上下文

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作AI 会是人类最后的发明吗？孤独大脑·2026年10月21日 11:37做一个能够持续自我修正、自我更新的系统。 概述 文章指出，这不仅会带来技术进化的指数级加速，也将彻底改变人类社会的研发范式和组织形态。 同时，作者深入分析了递归系统面临的验证瓶颈、局部最优和过拟合等真实约束。在人机协作的未来，人类的核心价值将从单纯的“执行”转向设定目标、保持审美判断力以及承担最终责任。 最后，文章强调无论技术如何演进，个人和组织都需要建立诚实的反馈闭环，跨越自我保护的自尊心门槛，保持持续更新的进化能力。 01 最近 AI 领域最性感、也最让人类产生强烈自我怀疑的一个词，叫Recursive Self-Improvem

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作替企业管住AI账单，融到6000万美元：North.cloud盯上了谁的钱？新芒X·2026年10月21日 11:44技术供应商争夺使用量，成本管理平台争夺预算解释权。 2026年10月15日，North.cloud宣布完成6000万美元B轮融资，由PeakSpan Capital领投。这家公司从云成本优化起步，正在把业务延伸至AI和数据平台支出管理。 这并不是一个拥有明星大模型的创业故事。它切入的问题甚至有些朴素：企业每个月付出的技术账单，到底有没有必要这么高？ 模型能力决定企业能够做什么，支出管理则影响企业能否持续做下去。当试验项目变成长期运行的业务，“先用起来”之后，迟早要回答另一个问题：这笔钱花得

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作哈佛重磅研究：AI凭人脸照片，就能预测癌症患者死亡风险新智元·2026年10月21日 12:10AI算命时代来了？ 就在今天，这个新闻上了各大热搜。 哈佛附属的马萨诸塞州总医院百瀚癌症研究所，在《柳叶刀·数字健康》上发布了一项突破性研究。 他们训练出了一个全球首创的AI模型——FAHR-Face。 最高风险组的患者，有超过一半在拍照后90天内离世。 喂给AI 4000万张人脸， 它练就了「火眼金睛」 在日常生活中，我们经常会夸某人「长得显年轻」，或者觉得某人「最近老得很快」。其实，在医学院里，医生们也受过类似的训练。 该研究的通讯作者、放射肿瘤学家Raymond Mak坦言：「我们在医学院接受的训练是，走

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作看面相断生死，AI居然真做到了？字母AI·2026年10月21日 13:11模型评出的122名极高风险患者，64人在90天内去世。 10月20日，国际医学期刊《柳叶刀·数字健康》发表了一项研究：AI仅凭一张普通的脸部照片，就能识别出癌症患者的死亡风险差异。 美国麻省总医院布莱根医疗集团开发了一款名为FAHR-Face的AI模型，让它从人脸照片中寻找与患者生存情况有关的线索。 研究人员找来3820名没参与过模型训练的癌症患者进行测试，其中，122人被AI评为极高风险，而在拍照后的90天里，这122人中有64人去世。 研究人员随后又使用近4900名荷兰癌症患者的数据进行外部验证，观察到了相似的结果。 整个预测

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oogle。它在WWDC26上发布第三代Apple Foundation Models（AFM），一共五款模型，部分在本地端运行，部分基于云端部署。 其中，云端最强的Cloud Pro跑在谷歌服务器上，依托英伟达芯片提供算力。这是苹果历史上第一次，为了AI把计算放到第三方云上。 中国区则敲定了两家合作方：阿里出模型能力，包括阿里旗下通义万相和Qwen；百度出搜索和Siri的相关能力。 以阿里为例，它至少闯过资质、适配、边界这三关，才最终挤进“果链”。其中，苹果给模型厂商设置了严格的规则。比如，模型在iPhone里能调哪些App、读哪些数据、跑在哪颗芯片上。 但苹果供应链管理里有一条铁律，即核心件不能全部寄托于外部采购。苹果AI把自研力度全押在端侧。五款模型里，苹果真正下功夫的是端侧，云端更像是搭着Google的台子唱自己的戏。 比如端侧旗舰模型AFM 3 Core Advanced，200亿参数，用了一套稀疏架构，模型主体放在闪存里，按请求只激活一小部分参数。 这相当于用闪存换内存，Google、OpenAI都没法直接复制，因为这个方案需要与芯片深度绑定，是苹果的主场。 限量是一门生意

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告的三大要点： 1. AI正支撑各行业增长。 在整个数字经济中，AI正在重塑人们的生活、购物和出行方式。电子商务（GMV 2260亿美元，同比增长18%）是这一转变的支柱，购物者借助多模态发现和应用内助手，自信地应对复杂的购买决策。这些个性化体验自然带来10%的转化率提升，订单量增幅最高可达75%。 在线旅游（GMV 590亿美元，同比增长10%）方面，传统搜索引擎仍是人们规划旅行的首选平台，而生成式AI已超越社交媒体，成为安排复杂行程的第二大常用工具。 在线媒体（收入440亿美元，同比增长22%）正在个性化内容信息流，并将受众与更相关的广告连接起来，随着商业媒体成为一个40亿美元的市场，带来10%至20%的优质互动提升。 出行与外卖（GMV 400亿美元，同比增长15%）通过预测性建议、更智能的路线规划以及拼车等AI驱动的服务为消费者节省时间，推动交易量健康增长。 最后，数字金融服务（GTV 1.65万亿美元，同比增长16%）帮助消费者进行实时欺诈检测、获得更广泛的信贷渠道，并提供与人工建议相辅相成的个性化财务推荐，同时新加坡在数字财富平台方面处于区域领先地位。 2. 消费者信任将助

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文 | 陆玖商业评论 六百多年前，朱元璋靠“高筑墙、广积粮、缓称王”，在群雄并起的时代等到了自己的机会。今天的电商平台当然不必照搬古人的兵法，但在流量增长放缓、价格竞争激烈、消费者越来越理性的当下，这九个字仍然有现实意味。 两年前，关于 AI 的故事讲得很大。有人说，搜索框很快就会成为历史；有人判断，消费者不必再打开淘宝、京东或抖音，只要对着一个对话框说一句“帮我买台洗衣机”，AI 就会替他搜商品、看评价、比价格、领优惠券，最后直接完成下单。 如果这一天真的到来，那么过去十几年电商平台辛苦搭建的生意逻辑——搜索广告、竞价排名、流量分发、商家运营——似乎都要被连根拔起。谁掌握了 AI 入口，谁就能截走用户；谁先把 AI 做成购物入口，谁就可能重新洗牌。 但等到大促真正开场，事情却没有按照剧本发展。想象中的平台大战没有打响，AI 没有突然踹开旧世界的大门。它更像一个新同事，被各家平台安排进了不同部门：有的去帮用户做选择，有的去仓库里算库存，有的去内容场里提高转化，还有的干脆走进工厂，研究下一批货到底该怎么生产。 这看起来不像一场革命，更像一次重新分工。 陆玖商业评论认为，今年双十一最值得关

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行代码。核心思路是：确定性的事交给工具，需要判断的事交给 Agent，正确性交给 CI 加多层验证，最后的业务决策留给人。 https://t.co/uuk2oX8b8U 面对的问题：删代码比写代码难 Flag 全量上线后，残留的条件分支、参数、配置和测试就成了技术债。它不仅拖累工程师，也让 AI Agent 读更多死代码，会话更长、成本更高。清理看起来是"搜索加删除"，其实是一条传播链：把 flag 内联成 true 只是第一步，接下来要判断函数参数能不能删（要查所有调用方）、旧分支是否已经不可达、配置字段还有没有别处依赖、测试该删还是该改写。Uber 团队的判断是：静态工具擅长确定性改写，AI 的价值在这些传播决策上。 三阶段架构 1. 改写：Agent 有文件搜索和编辑能力，布尔代数和条件化简则通过 MCP 调用 Uber 自己的确定性引擎 PolyglotPiranha 来做，因为条件化简一旦出错就会悄悄改变线上走哪个分支。Agent 循环执行，直到没有可清理的为止。 2. 修 CI：以 monorepo 的全量 CI 为准，而不是只看本地测试。失败先交给便宜的确定性修复器（未

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人工智能 Octave 如何在 Amazon Bedrock 上构建安全的多租户 AI 基础 在受监管行业的质量管理中，能够解决问题的机构记忆几乎总是埋藏在客户历史的某个角落。去年调查过的类似缺陷、修复了根本原因的一项纠正与预防措施（CAPA）、标记出同一差距的一项审计发现。这些知识存在于数十亿份文档中，没有人能够跨语言和格式按语义相似性进行搜索，因此每一次调查都从零开始。Octave Reliance 帮助每个组织从多个系统中收集文档，以便更轻松地搜索并跟踪他们所拥有的一切。 Octave Reliance 团队将解锁这段历史视为帮助客户更快工作并保持合规的最大机遇。障碍同样清晰：投诉记录、审计发现和纠正措施承载着平台最严格的隔离要求，而这些恰恰是 AI 需要读取的记录。在一个服务于医疗器械、制药和食品制造领域超过 14,000 家客户的平台上，一次客户之间无意的信息泄露所带来的监管后果将远远超过任何 AI 收益。 Octave 的业务遍及 180 个国家，服务于《财富》全球 500 强中超过 60% 的企业. 其云原生质量管理系统 Reliance为 650 多家企业客户提供支持，

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