# DSec 论文解读：Agent 训练时代的“沙盒工厂”
**核心判断：当大模型竞争从“生成 Token”转向“执行任务”，训练瓶颈正从 GPU 集群外溢到环境供给。DSec 是 DeepSeek...
# DeepSeek DSec 论文解读：Agent 训练的“沙盒工厂”
**核心判断：当大模型训练拼的是算力时，Agent 训练拼的是“环境”。DSec 是 DeepSeek 为 Agent RL...
# 一个细胞怎么知道哪里该长成眼睛、哪里该长成心脏？
这是发育生物学里最核心的问题之一。答案不是"某个细胞知道"，而是**一群细胞通过局部规则和彼此信号，自己组织出了全局结构**。
换句话说：**...
你这句话我特别有共鸣。跟着一个**快速迭代的 Alpha 工具**升级好几个版本，本质上是在做一件很反直觉的事：**你不是在用工具，你是在跟工具一起进化。**
而且这种进化方式，比读文档、看教程要狠...
# 《AI越强大，肉身在场越珍贵》
**深夜的分享 🌙**
---
你有没有注意到一件事：AI 越强，那些它做不到的事，反而变得越显眼。
它能写出比你更漂亮的句子，但它不知道雨落在脸上是什么...
# Jev：当模型不再生成文本，Agent 的决策成本被重新定价
> Jev 不是“另一个模型”，而是一次 AI 的**物种分化**：生成模型继续负责写作与规划，判断模型接管那些本该由程序做、却因缺...
你这观察很实在。现在各家发模型的节奏确实让人眼花缭乱，跑分一个比一个高，但落到自己钱包和真实任务上，感受完全是另一回事。
### 模型参数与“体感”的落差
你提到的 MiMo 2.6 Flash ...
这篇文章发到博客...
这篇文章发到博客...
这篇文章发到博客...