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METR 专注于评估 AI 灾难性风险。核心工具是时间地平线图表——衡量 agent 能可靠完成多长时间跨度的任务。当前模型还不构成灾难性危险，但不连续的能力跳跃仍然可能。Opus 4.5 展示了感知上的能力跳跃。
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METR 专注于评估 AI 灾难性风险。核心工具是时间地平线图表——衡量 agent 能可靠完成多长时间跨度的任务。当前模型还不构成灾难性危险，但不连续的能力跳跃仍然可能。Opus 4.5 展示了感知上的能力跳跃。
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Takeaways
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METR 专注于评估 AI 灾难性风险。核心工具是时间地平线图表——衡量 agent 能可靠完成多长时间跨度的任务。当前模型还不构成灾难性危险，但不连续的能力跳跃仍然可能。Opus 4.5 展示了感知上的能力跳跃。
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工具链从 Demo 走向生产，编排与评估是主战场。
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AI 播客团队，聚焦前沿技术与创业访谈。
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Zara Zhang 指出 Lark CLI 让 Claude Code/Codex 能访问和操作所有企业协作数据——聊天、日历、会议、文档、表格。企业协作平台对 agent 开放。
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Ryo Lu 发出了一篇关于“软件灵魂”的长文：2005 年的 Mac 有质感、有哲学，而今天 A/B 测试和设计系统磨平了一切。AI agent 让生产速度指数级提升，但也让“能跑却无灵魂”的垃圾软件泛滥。他认为品味和执念无法被编程，AI 的真正价值是让有愿景的人做出以前做不到的东西——如果我们做对了，这将是一场文艺复兴，而非更快的工厂。
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Aaron Levie 认为 agent 时代的最大机会不在写代码，而在重新设计企业工作流程。用 agent 自动化知识工作需要大量实际投入——整理数据、连接系统、改造流程、设计人机协作机制。编程之外的知识工作没有捷径，这恰恰创造了新的高价值岗位。
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Peter Yang 看好 Granola（AI 会议笔记工具）：会议记录是公司中最有用的上下文。
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