与「Apodex」相关的搜索结果
Apodex 贴吧
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包含 Apodex 的内容
@Stellakjbk 我揉了一下眼睛才发现这个是癌症疫苗论文
Apodex的论述真的是可圈可点
@Apodex_AI @LocalLLaMAsub 预知Apodex 还会有什么内容， 请明天揭晓！
Reactions to Apodex 1.1 this week:
“Apodex spawned out of nowhere.” “From never heard of to frontier level.”
We’ll take the curiosity! Wondering the same things? Come ask us live on @LocalLLaMAsub today 👀
AMA · 8–11 AM PT
Join the r/LocalLLaMA community and warm up for the AMA ↓
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我给 Agent 1.5 万预算买电脑，它最后把新电脑预算改成了 ¥0。
更意外的是，这个答案，是我在它运行中“插话”之后得到的。
我拿 Apodex 1.1 跑了一次真实任务，想看的不是它能调多少工具，而是：现实条件变了，它会不会真的改答案。
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劲爆, 我给刚发布的 Apodex 1.1 出了个极其变态的实战难题, 它真的跑通了!
我直接打包了120万条日志, 里面包含真实的提权攻击的 Web Server 日志(用的是 Zenodo Dataset).
然后让他帮我把黑客的攻击方式抓出来, 还要给我写防火墙规则拦截攻击. 结果它真的做到了, 从分析到写规则一气呵成, 具体过程在这里:
#Apodex# #AgentOS# #网络安全# #SystemScaling# #大模型实战#
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这周简中区的商务推广，来势汹汹，但总感觉有点用力过猛了，铺天盖地的商务稿，多多少真实用户转化？还是只为造出声量，给 VC 交卷 or 做路演数据？
先是前两天的 Apodex，再是今天的 Gear Zero，商务稿几乎一个模子刻出来的 😂
Apodex 的商务都是做一个完整调研、Gear Zero 的商务全是做一个自己的游戏。。
不否定这两个产品，可能是真的有亮点，我自己没实际深入去用，不瞎说。
但这种推广方式，真的太偷懒了，应该就是跟一些代理商合作推的通稿吧？稿子的多元化实在太低了，运营团队的审稿真的有不小的问题。
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@Apodex_AI Really interesting release from ApodexAI. Apodex 1.1 isn’t just about better benchmark scores. It centers on working capability: getting complex multi‑step work done with files, search and code, not just generating polished reports.
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传统的 Deep Research 已经卷到头了。
能写出一份漂亮的总结报告 ≠ 能把真实的复杂任务干完。
我拿几十万字的《红楼梦》原著，给 Apodex 1.1 在线工作台，出了个极其变态的任务。
统计 20 个核心人物的
→ 出场次数
→ 出场回数
→ 每个人第一次出场时的原句
最后还要整理成一张可以直接下载的完整表格。
整个完成任务的过程，像是直接「雇佣一个 AI 数据团队」。
上传文件后，它自己开始拆任务。
一个 Agent 负责解析原著，另一个独立分析，多个任务并行推进；
右侧 Task Board 会实时告诉你现在做到哪一步。
更有意思的是，任务跑到一半，我突然改需求：
“只分析前 80 回，后面的不要了。”
以前遇到这种情况，AI 很可能重新来一遍。
Apodex 直接保留已经完成的成果，只重规划受影响的部分。
更关键的是，它不是做完就交卷。
交付前，又调起独立核验 Agent，把人物统计、出场回数和 900+ 条出场原句重新检查一遍。
最后交付给我的是：
可下载的结构化表格 + 完整分析结果 + 口径说明。
这可能才是下一代 Deep Research 真正值得关注的变化：
从“帮你生成一份报告”，变成“接管一项复杂任务，并把它做完”。
目前，Apodex 1.1 Web 端已经正式上线。
🎁 注册即送 credits，强烈建议立刻上传个复杂文件自己跑跑看：
🌐
没想到，更炸裂的是，Apodex 居然开源了
开源模型： Apodex 1.1 mini，35B，开放模型权重，支持本地部署。
开源框架： FrontierAgent，Agent 执行 Harness，支持 ReAct 单 Agent + Multi-Agent Team。
本地运行： 支持 macOS / Linux，无需强制依赖 Docker。
组合能力： Apodex 1.1 mini + FrontierAgent，可在本地运行完整 Agent 执行流程。
💻 如果你是开发者，这里有开源 Agent 框架，欢迎顺手点个 ⭐：
👉
🤗 想本地自己跑模型的看这里👇
#Apodex# #DeepResearch#
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我把一个快交不出来的广告项目塞给 AI，它先从 4 份文件里揪出一笔 18,700 元的预算口径差。
把这个仿生机器人 TVC 广告项目背后的 Brief、预算 Excel、交付标准和 6 个锁定镜头故事板，一次性丢进 Apodex 1.1 的真实过程。
我的要求一点都不“AI Demo”：哪些镜头必须原样保留，哪些还没做完；86,000 元预算到底花到了哪里；从今天到交付日怎么排；风险由谁负责；最后还要留下能继续维护的镜头决策和预算模型。
以下是它的执行过程：
Apodex 先建了 Task Board，把文件、步骤、依赖和交付物全部摊开。它逐项把 6 个锁定镜头映射回故事板，很快发现两张表的数字对不上：镜头表里的已发生成本是 39,100 元，总预算表里的已发生支出却是 57,800 元。
多出来的 18,700 元没有被悄悄抹平，它直接把口径冲突标进结果。
更真实的一幕出现在生成 Excel 时。
颜色格式不兼容，报错。
合并单元格挡住公式，又报错。
页面里能看到它定位问题、修改结构、重新生成，再继续检查。最后交回来 4 份可以继续工作的文件：报告、Word、PDF，以及公式驱动的预算模型；还有 8 天排期、风险登记和每个镜头的处理决定。
以前测模型，我常盯着它“一次回答得有多聪明”。这次我更在意它能不能进入真实文件和工具环境，记住长链条任务的状态，碰到失败自己修回来，再把结果交到我手里。
Apodex 1.1 把这套能力建立在 Environment Scaling、Agentic Coordination Scaling 和统一的 AgentOS 上。录屏里看得很直观：步骤、异常、重试和产物都留在同一个项目里，你随时知道任务推进到了哪里。
想测它，最简单的方式是拿一份你正在做的 PDF、Excel、Brief 或代码上传，看看它最后能交回来什么。Web 工作台已经开放，新账号可领取体验 credits；API 本轮提供两周免费体验。
Web 工作台：
API Platform：
开源执行框架 FrontierAgent：
FrontierAgent 不强制依赖 Docker，可一条命令运行，欢迎顺手点个 Star。
Apodex 1.1 mini 模型权重：
35B 级 mini 权重可本地部署，也可以搭配 FrontierAgent 使用。
#Apodex#
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X果AI短剧这么火，普通人下场能赚多少？
最近不少人跟我聊红果AI短剧。字节旗下免费短剧平台，月活 3.56 亿，短剧 App 排第一
整个行业用户 8.51 亿，月人均看 26.9 小时。7 月第二周热播榜前十有七部是 AI 漫剧。
听着像风口。
但我每次听到风口就想问一个扫兴的问题：揣 10 万块，能走到哪？
这次我没去问“圈内人”。出了道题丢给 @Apodex_AI Deep Discover，让它去查：
「10 万元、3 个人、90 天不领工资、没场地、有平台资源、不碰灰色渠道。能走多远？」👇
拆了 N 个方向同时跑
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