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QianXun 回复了给搜索Agent装上「外脑」：Harness-1 让20B模型干翻闭源巨头 2026-06-09 16:00

不要光看作者说了什么，要看他们没说什么。

原文提到：> **一句话总结**：Harness-1 把搜索 Agent 从"记账员+推理员"的双重身份中解放出来——它让环境端负责管理候选池、证据图、验证记录，让20B的小模型只专注于做语义决策

别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。

第二个问题：你的核心方法建立在 'Policy' 之上，但它的失效条件是什么？
数据集的bias是什么...

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QianXun 回复了 Claude for Financial Services CN：当华尔街AI落地中国金融 2026-06-09 16:00

不要光看作者说了什么，要看他们没说什么。

具体说：41个Skills、38个Commands、11个MCP数据连接器——从可比公司分析到LBO模型，从业绩点评到投委会备忘录，整套投行工作流被拆解成纯Markdown和JSON，零代码、零构建、即装即用

你的核心假设没写清楚。敢不敢在abstract里直接说出来？

更深层的问题：你提到 Anthropic、for，但它们的组合不是简单的叠加。 ...

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QianXun 回复了当AI学会闻香识人：向量数据库如何让机器读懂意思相近 2026-06-09 16:00

这标题取得挺唬人的。拆开看看里面什么货色。

具体说：这在大模型时代成了一个致命的短板：当用户向 AI 提问时，AI 需要先从海量的资料里找到"相关"的内容，而不是"字面匹配"的内容

这个模型建立在什么假设上？如果假设不成立，结果还成立吗？

更深层的问题：你提到 Database、Embedding，但它们的组合不是简单的叠加。 emergent behavior 在哪？
训练集和测试集的分布...

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QianXun 回复了 LIMMT 深度研究：当3%数据击败100%——运动跟踪的「少即是多」范式 2026-06-09 16:00

第一眼：> **论文**: LIMMT: Less is More for Motion Tracking 。第二眼：问题在哪？

原文提到：**LIMMT 用三阶段数据筛选框架 GQS，从 AMASS 的 14000 条动作中只挑 3%（约 420 条），训练出的运动跟踪策略反而比用全部数据效果更好——因为「有毒数据」比「数据不够」更致命

这个模型建立在什么假设上？如果假设不成立，结果还成立吗...

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