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Auctor AI 完成 2000 萬美元 A 輪融資，由 Sequoia 領投！ 他們要重新定義「軟體如何被部署」——打造 AI-native 平台，專為系統整合商與服務團隊設計，解決企業級軟體實施的全生命週期。 從「如何在規模下協調人群」這個問題出發，將發現會議、文件、決策中散落的資訊，自動統整成可追溯的需求規格、流程圖、用戶故事等 artifact，大幅減少重工、加速交付！ 讓大型組織的複雜軟體真正被有效採用與使用

Autoresearch 这种 修改 -> 评估 -> 保留/舍弃 -> 修改... 无限循环迭代的思路太好用了，终于可以实现让 Codex 无人值守 24 小时不停工作了，就是 token 消耗太恐怖了，试了下只是跑 2 个循环任务，4 个 Pro 账号是不够用的

吴说获悉，Telegram 创始人 Pavel Durov 发文称，TON 推出智能合约统一开发工具链 Acton。据悉，Acton 是一个围绕 Tolk 构建的一站式命令行界面，旨在取代此前碎片化的开发生态。Durov 表示，新工具链将使 TON 网络上的开发速度提升 10 倍，并且其架构“完全为 AI 就绪（AI-ready）”，可支持通过 AI 更便捷地构建与验证智能合约。

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分析：scaling law的范式转移：scale-up、scale-out和scale-lean 过去两年，随着ai的发展，质疑scaling law的声音越来越多，但其实scaling law不但一直都在，而且还在不断增强。 如果我们稍微回顾一下历史，从 GPT-3 到 GPT-4，本质上都是在把模型做大——参数更多、数据更多、算力更强。这就是典型的 Scale Up。 但从 GPT-4 开始，大家开始越来越多地讨论“推理”。不是简单的生成，而是多步推理、链式思考、更复杂的问题拆解。 模型能力的提升，不再只是来自参数规模，而是来自推理过程本身的优化。这其实是一个很微妙但关键的变化：行业开始意识到，“怎么用模型”，和“模型有多大”，同样重要。 直到最近，像 OpenCLaw、AutoResearch 代表的agent生态开始大火，本质上已经不是在讨论模型本身了，而是在讨论一个系统。模型只是其中一部分，更重要的是任务如何拆解、如何调用工具、如何在多个步骤中反复执行和修正。 这时候，能力的提升，已经不再主要依赖模型本身，而是依赖结构。通过多次调用、流程编排、工具接入，把原本单点能力扩展成一个可以执行复杂任务的系统。这一阶段，其实就是 Scale Out。 但从推理和agetn生态开始跑起来之后，一个更现实的问题马上出现了：成本。 推理一旦复杂化，Agent一旦进入多步执行，调用次数是指数级增长的。推理成本迅速上升，延迟变得不可接受，底层的内存和带宽开始成为瓶颈。你会发现，问题已经从“能力不够”，变成了“跑不起”。 于是最近这段时间，越来越多的论文和工程实践，都开始研究如何降本增效。 比如 DeepSeek 之前的Engram，Google 最近的 TurboQuant，本质上是在做更极致的存储优化、压缩和效率提升 -- 在不显著增加算力的情况下，让系统变得更强、更便宜、更快。 我们可以把它叫做 Scale Lean。 把这三条路径综合起来，可能更能帮助我们把握行业未来的发展。 最早是 Scale Up 占绝对主导，大家都在拼模型大小。然后是 Scale Out 开始出现，系统能力逐渐成为新的增长点。再到现在，Scale Lean 开始变得越来越重要，因为它直接决定这些系统运行成本。 这三者不是替代关系，而是叠加关系。 更重要的是，Scale Up、Scale Out、Scale Lean 三条路径本身就是一个正反馈系统，它们会互相放大彼此的效果，从而加速整个AI进化。 模型变强（Scale Up），会让Agent系统更少出错、步骤更短、整体能力更稳定，从而放大Scale Out的效果； 而一旦系统复杂度上来，调用次数暴增，成本问题就会被迅速放大，这又反过来逼着整个行业去做效率优化，也就是Scale Lean。 等到效率真的被做下来之后，事情又会发生变化——更低的成本、更高的吞吐，会让更复杂的Agent系统变得可行，同时也让模型可以被更频繁地调用、训练和迭代，进一步推动Scale Up。 于是这三者之间形成了一种很典型的正反馈：Up让Out更强，Out逼Lean进化，Lean又反过来加速Up和Out。 AI的发展不再是单一变量的线性推进，而是一个多变量耦合的加速系统，一旦三个方向同时往前，整体能力的提升就很容易从“渐进式”变成“跳跃式”。 基于以上的讨论，我们可以得出一个结论，ai能力的增长速度，不但没有放缓，还在加速。 scaling law不但没有装墙，反而驶上了快车道。

在无畏的基础上再补充三个点： 1 在 @AethirCloud 跟币安的合约上线合同当中，罗卫宇 在 $ATH 代币层面的占比超过50% 2 之前百科提过， $ATH 的经济模型中的挖矿代币产出部分的比例，将从23%变为21%. 但实际情况是，挖矿这部分后面会直接缩减80%，打个比方：Aethir 矿机每天的产量将从100个 $ATH 缩减为 20 $ATH 3 最后，据知情人士透露，罗卫宇长期出入中国大陆。 1 In the contract trading pair listing agreement between @AETHIR and Binance, WeiYu Luo holds over 50% of the $ATH token share. 2 It was previously mentioned that the proportion of $ATH mining token output would decrease from 23% to 21%. But in reality, the mining output will be directly reduced by 80%. For example, the daily output of an Aethir mining machine will drop from 100 $ATH to 20 $ATH. 3 Lastly, according to insiders, WeiYu Luo frequently travels in and out of mainland China. 1 @AethirCloud 바이낸스의 계약 거래 쌍 상장 계약에서 뤄웨이위(罗卫宇)는 $ATH 토큰 지분에서 50% 이상을 보유하고 있습니다. 2 이전에 백과사전에서 $ATH의 채굴 토큰 산출 비율이 23%에서 21%로 감소할 것이라고 언급했지만, 실제로는 채굴 산출이 이후 80% 직접 축소될 것입니다. 예를 들어, Aethir 채굴기의 일일 산출량은 100 $ATH에서 20 $ATH로 줄어듭니다. 3 마지막으로, 내부 소식통에 따르면 뤄웨이위는 중국 본토를 자주 드나들고 있습니다. @HouseofChimera @andrewmoh @SidDegen @heungmangoo @VuoriTrading @0xLofty @DeFiTracer @TheCryptoYapper @wacy_time1 @AltCryptoGems @coinmuhendisi @Morecryptoonl @0xFinish @scribble_dao @intern_cripto @anshitaksoni @Bancrypto__ @Edward__Park @Coiniseasy @cryptocruise77 @tm_uchal @co_cobling @Hope_web3_ @munchanghw98379 @Bounty_ATM @Jongyun_s_korea @with_blockmedia @tokenpostkr @CoinNess_ @riyuexiaochu @monkeyjiang @liuxiaoling933 @leshka_eth @BTC_Alert_ @octopusycc @sjbtc9 @superogers1 @YeruiZhang @0xNathanWalk @ferdie_jhovie @liangxihuigui @xiaomucrypto @off_thetarget @_FORAB @Paris13Jeanne @cathy_que #aethir# #ath# #ivc# #罗卫宇# #dat#