4月底，科大讯飞交出了一份颇具纵深感的年报。尽管271亿元的营收和接近50%的净利润增幅在当下环境中算得上稳健，但“纵深感”并不来自业绩，而是因为这份年报里藏着一组微妙的对应关系：强劲的研发投入表面上流向了大模型在国产算力上的攻坚，而在更深层的布局中，讯飞还将触角深入到一个经常被认为还很遥远的赛道——量子计算，并在4月底，与孵化自清华大学的原子量子计算团队两仪万象合资设立量智开物。当下大模型行业正在围绕“Token经济”大展手脚，算力是最重要的门槛。而从长期来看，目前行业算力增长的方式，恐怕很难匹配AI时代的需求膨胀。沿着当前的经典计算框架继续跑下去，天花板究竟在哪里？量智开物，就是讯飞为这个...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

焦虑死了早知道就读研了

Q1：规划和执⾏要不要拆开两个模型？答案：视任务⽽定。Planner-Executor 拆分可提升可控性（强模型规划、快模型执⾏）；单模型端到端更简单但易在⻓链路漂移。可混合：规划⽤强模型，执⾏层做确定性校验。Q2：如何避免 Agent 在⼯具调⽤间「迷失」？答案：明确 停⽌条件 与 最⼤步数维护 任务清单（todo） 与 当前⼦⽬标对每步输出要求 结构化（JSON）关键步骤 强制验证（单元测试式检查、⼆次 LLM 审核）Q3：结果冲突怎么整合？答案：优先级规则（权威源 > 时间新 > 多源⼀致）、让模型显式输出「冲突说明」、必要时触发⼈⼯。Q4：基于效⽤的 Agent 和基于⽬标...