吾日三省 (@lb1800)
@lb1800
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我刚看完你发的Omarchy手册和Obsidian插件白皮书，那执行链路和中间文档确实能直接拿去用。
尤其是能自己写代码清洗CSV再给洞察，这点比大部分Agent强太多了。 我最近正好有一批实验数据和几篇文献要整理，准备今晚注册试试看。
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Apodex ：一个能把复杂任务从原始材料推进到可检查交付物的科研 AI Agent 系统。
这两天用它完成不少任务，无论内容准确性、交付质量都超预期，比如：
① 生成了一套 8w 字讲如何在现实生活中应用讲故事技巧的课程。
② 为最近 X 最流行的 Linux 操作系统 Omarchy 生成了一份6w字的学习手册。
③ 调研分析了100个最热的 Obsidian 插件，生成了一份 PDF 白皮书。
④ 上传美国人口和婚姻调研数据 CSV，数据清洗、研究后给出洞察结论。
这个产品会调 Agent 拆解任务，写代码处理原始文件（CSV/Excel/PDF/图像/实验数据），有详细执行链路和中间产出文档可核验完整链路。
把推理能力延伸到真实任务的执行过程中，是这个AI工具的最大优势之一。
所有产出文档和使用教程见后几条。
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刚刷到这个发布，第一反应就是：35B 开源权重 + 本地可跑的 Agent Team，这配置也太对胃口了。
同一套权重，ReAct 跑到 40，Agent Team 直接干到 50.2（金融）和 51.7（科研），这个差距还是挺夸张的。
这也让我更明显地感觉到，复杂任务里，真正拉开差距的可能已经不只是“模型有多大”，而是 harness 怎么设计、验证机制怎么做。
尤其是把 Independent Statement Review 直接塞进执行循环里，而不是等任务全部跑完了再去检查一遍，我觉得这个思路挺务实。
复杂任务最怕的其实不是模型不会做，而是做到一半跑偏了，最后还一本正经地给你一个没法核验的结论。
把 review 和验证直接嵌进流程，相当于边跑边纠偏，这个设计确实有点东西。
准备今晚就拉下来玩玩。
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这次拆解是真的扎实。
尤其是把“提及”和“真正采用”这两个概念分开，再加上一层独立的 claim_refuter 审查，整个研究一下就从“看起来很厉害”，变成了“确实可以复查、可以信”。
中国开放权重模型从 4% 一路爬到 65% 的采用率，这个变化本身就很有意思。说明它们正在慢慢变成安全研究里的基础设施，而不是被当成某种需要特殊对待的对象。
我一直觉得，这种靠可验证流程跑出来的结论，比单纯喊几个漂亮口号有说服力多了。
Apodex 1.1 也有个点让我印象很深：研究做到一半可以调整范围，某个环节出了问题就只修对应的步骤，而且整个证据链还能完整留着。
这其实才是复杂科研任务真正缺的能力。
不是“一次跑对”有多牛，而是跑偏了能修、改了还能接着跑，最后还能把为什么这么改、依据是什么完整说清楚。
这才是真的可靠。
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刚刷到这个发布，第一反应就是：35B 开源权重 + 本地可跑的 Agent Team，这配置也太对胃口了。
同一套权重，ReAct 跑到 40，Agent Team 直接干到 50.2（金融）和 51.7（科研），这个差距还是挺夸张的。
这也让我更明显地感觉到，复杂任务里，真正拉开差距的可能已经不只是“模型有多大”，而是 harness 怎么设计、验证机制怎么做。
尤其是把 Independent Statement Review 直接塞进执行循环里，而不是等任务全部跑完了再去检查一遍，我觉得这个思路挺务实。
复杂任务最怕的其实不是模型不会做，而是做到一半跑偏了，最后还一本正经地给你一个没法核验的结论。
把 review 和验证直接嵌进流程，相当于边跑边纠偏，这个设计确实有点东西。
准备今晚就拉下来玩玩。
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@SimonShaoleiDu 今晚就打算丢几个真实的 messy 金融/科研 case 进去试，有人已经在消费级显卡上跑通了吗？显存大概要多少比较稳？
