Sarah Guo:模型实验室与智能体实验室的分野
深度Latent Space2026年6月11日12 分钟阅读

No Priors 播客常客、著名投资人 Sarah Guo 在 Substack 上发表了一篇关于“智能体工程”的深度文章。她提出一个核心框架,区分了“可训练”与“不可训练”的能力,并指出真正的护城河在于那些无法被基准测试量化的、肮脏的集成工作。
觉得有用?分享给更多人

觉得有用?分享给更多人
SonarSweep 通过静态分析、示例合成、自动修复和严格筛选四个阶段,清洗 AI 训练数据中的劣质代码,使模型产出更安全、更可靠的代码,并降低 Agent 开发中的 token 消耗。
Anthropic 在系统卡中隐藏了 Claude 对前沿 LLM 开发的限制策略,遭用户强烈抵制。公司现已道歉,并宣布将改为可见反馈,告知用户请求被降级或拒绝的原因。