RAG这次真死了！SAG2才是本地知识库的神，又快又准又便宜～
SAG2 在 51 万份企业文档上建库 8 分 32 秒，Recall@10 达 81.10%，比 HippoRAG 2 高 15.55 个百分点，体积只有 10 几 MB。
6MB 跑起 22GB 的 Qwen 35B：MacBook 154 tok/s，27B 反而更慢
一台 2024 款的 MacBook Pro，48GB 内存，跑 Qwen3.6-35B-A3B，写代码时每秒吐出 154 个 token。同一台机器，同一个基准，换成参数更少的 Qwen3.8-27B 稠密版：常用的图形界面客户端里只有 15.
终端开了六七个自己都分不清，直到装了Orca才觉得之前在瞎忙
用 Agent 写代码这事，一开始都是一个窗口老老实实等着。Claude Code 跑完一轮，你 review 完再起下一个，节奏很清楚。但不知道从什么时候起，一个根本不够用了。一个跑测试，一个改接口，一个在那啃文档，还有一个在重构上周留下的烂摊子。
谷歌最强AI模型：Gemini 4 Carbon登顶全球智能指数榜首
IT之家 10 月 29 日消息，谷歌正式发布新一代前沿大模型 Gemini 4 Carbon，主打业界顶尖的网络安全能力与长程任务处理能力。谷歌称其为目前最强的模型，重点强化了网络安全能力和处理复杂、长周期任务的能力。
别只收藏：5个能马上用的开源
11 月 2 日早上 9 点，我把 GitHub 本周趋势页从头到尾看了一遍。页面上有 16 个仓库，至少 14 个的名称或描述直接写着 Agent、Skills 或 harness；剩下两个里，一个是终端模拟器，另一个没有写简介。
Claude和Codex谁更值得托付代码？开发者吵翻了
一句「你的代码更愿意交给谁」的提问，这两天在开发者圈子里炸出几十条回复。有人站 Claude，说复杂推理更稳；有人站 Codex，看中的是能直接上手操作电脑。争到后面，问题已经从「谁更强」变成了「按什么来选」。
OpenAI 开源的 Codex 到底是什么？一文看懂 AI 编程 Agent 的核心原理
最近 OpenAI 开源的 Codex CLI 在 GitHub 拿了 12 万星，很多人问这东西和 Copilot 有什么区别。先从一个场景说起假设你写了个项目，跑测试的时候挂了。
MiniMax Code 实测，这是一个很有性格的 Agent。
MiniMax Code 的 Go 套餐仅需 49，话说这算一众 Coding Agent 中起步很便宜的了吧?M Plan 的 Explore 套餐 119 元、Build 套餐 469 元，分别是 Go 的 3 倍和 12 倍用量。
Claude Code 不好用，多半是没配好
大多数人用 Claude Code 的方式，是打开终端、敲一句话、等它写代码。用两周就会发现：它记不住上次的约定，改两行就开始乱动别的文件，测试也不跑就说完成了。问题不在模型，在没人告诉它规则。