阿良｜AI 工作流 (@RealYDT)
@RealYDT
AI 工具不缺，缺的是工作流判断。
实测 Agent、AI 编程工具和个人 AI 系统。
记录结果、失败和可复用方案。
重点看工具怎么进入真实工作流。
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Google 这次把本地 RAG 的门槛直接打下来了。
原本要占 31GB 内存的向量索引，现在压到只要 4GB。
1000 万份文档，一台普通电脑就能跑。
更狠的是：
→ 单个向量压缩 16 倍
→ 检索速度比 FAISS 快 10%–19%
→ 不用训练
→ 不用重建索引
→ 不需要 GPU 集群
→ 全程本地运行
这意味着以后做知识库、文档搜索、个人 AI 助手，可能根本不需要昂贵的云服务。
Google 开源的不是一个小优化，而是在重新定义本地向量搜索的成本。
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这个项目值得关注。
AI Hedge Fund 2.0 正式上线了。
它的运行方式很简单：
1. 选择你想交易的股票
2. AI 投资者负责研究分析
3. 量化模型执行交易
4. 每一次决策都会给出解释
而且这还只是开始，项目 100% 开源。
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有位父亲为女儿搭建了一套完整的知识图谱，覆盖小学一、二年级的阅读、写作和数学。
里面包含 463 个知识技能点、9,601 项学习内容，以及 155 小时的有效学习时长，全部都被系统梳理了出来。
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Codex 的子 Agent 调度有个问题—或者更准确地说，是 ChatGPT 的问题。
spawn_agent工具不能选择模型，也不能设置推理强度。
所以，每次 GPT-5.6 Sol Ultra 创建一个子 Agent，跑起来的还是另一个 Sol Ultra 实例。
这就是为什么你的额度掉得这么快。
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There's a flaw in Codex's (or should I say ChatGPT's?) subagent orchestration.
The spawn_agent tool doesn't let you choose the model or reasoning effort.
Therefore, every time 5.6 Sol Ultra spawns a subagent, you're getting another Sol Ultra instance.
That's why your quota gets drained so fast.
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GPT-5.6 Sol 在 Blender 里跑到了 750 Token/s。
没有加速，居然完全是实时的。
说真的，这种现场表现比看跑分震撼多了。
