2026年7月24日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-24Codex 真读真写 · 24 篇原文 / 9 个渠道 / 论文、趋势、技能、工具、行动。这是 Codex 深读版。今天先更新三个判断：第一，agent 训练正在从“做 benchmark”转向“把真实 harness 带进 RL”；第二，多模态模型开始从生成内容外溢到动作预测、机器人和浏览器端运行；第三，健康、企业…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月24日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-24Codex 真读真写 · 先看方向，再看行动。这是 Codex 深读版。今天最值得你调整判断的，不是某个单点模型分数，而是三条更耐久的线索：一，agent 训练开始进入真实 harness 和真实环境；二，开放权重在高风险能力上的追赶速度继续压缩治理窗口；三，多模态系统正从“会生成”走向“会感知、预测、动作”。如果你…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月22日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-22Codex 真读真写 · 方向 / 判断 / 行动。这是 Codex 深读版。今天最值得尽快更新的判断有三条：第一，AI 安全叙事正在从“模型能力有多强”转向“评测与部署边界是否足够硬”；第二，长上下文与 agent 的下一阶段不只是更长，而是更会取证、检索、验证和回退；第三，真正能拉开差距的护城河越来越像数据生成、…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月21日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-21Codex 真读真写 · 方向 / 判断 / 技能 / 工具 / 行动。这是 Codex 深读版，不做关键词拼盘。今天 23 篇材料里最值得你调整判断的，不是又一个更大的模型，而是三条更耐久的线索：机器人开始把采数工具链产品化；agent 与自动发现系统开始暴露评测与验证短板；模型对措辞和软上下文的脆弱性，已经足以反…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月20日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-20Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版。我先把今天 7 个渠道的 19 篇正文压成三个判断：一是开源大模型竞争已经从“能否追上”转到“谁能稳供给、稳工作流、稳生态”；二是 agent 提效的瓶颈正从写 prompt 转向写循环、设停机条件、少拥有代码；三是下一波高杠杆数据不只…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月18日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-18Codex 真读真写 · 深读判断 / 论文雷达 / 工具 / 行动。这是 Codex 深读版。今天最值得形成的判断不是“谁又发了一个更大的模型”，而是前沿竞争正在转向效率栈、数据生产栈和 agent 运行时三条系统能力：Kimi K3 把开源前沿继续往前推，Lila 把实验室当成数据中心来制造可验证训练数据，vLL…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月17日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-17Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版。今天读完 24 条候选、拿到 23 条正文后，最值得提前建立判断的不是又一个模型 headline，而是三条更耐久的线索：开源 MoE 正在从“更便宜”转向“更强但更贵”；科研和工业都在把 memory、planning、data pi…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月16日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-16Codex 真读真写 · 先读方向，再定行动。这是 Codex 深读版，不是关键词拼接。今天最值得你更新的判断有三条：第一，开源模型竞争正在从“谁更大”转向“谁能被部署栈和 agent 栈当天接住”；第二，coding agent 的真正护城河不在 prompt，而在 harness、权限、回归控制和人工接管；第三，…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月15日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-15Codex 真读真写 · 今天先读/论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版，不是关键词拼装。今天最值得记录的不是单条新闻，而是三条更耐久的工程信号正在收敛：AI 工程的重心从模型本体转向 harness、loop 和 eval；代理开始需要按任务复杂度控制执行范围，而不是默认全仓审计；设备侧与本地化代…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月14日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-14Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版。今天先读完 25 条原文后，我认为最值得抓住的不是某一个模型 headline，而是四条线同时变清楚了：模型正在从“单点能力”变成“路由与预算系统”，评估正在从最终分数转向过程与偏差机制，记忆与技能正在被包装成可迁移资产，agent 安…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月9日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-09Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版。今天最值得调整的判断，不是又一个模型名次变化，而是 agent 已经开始同时侵入研发生产函数和基础设施设计：上游是 Fable 写 GPU kernel、AtCoder 竞赛表现、Remote Labor Index 这类能力信号，下游…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月8日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-08Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版：我先抓取 source pack，再逐篇阅读原文摘录，并用 `publish-to-lei-blog` 的“质量十大思维”做了一轮审稿。今天的主线是：AI 能力正在从“模型会不会”下沉到“harness、sandbox、数据系统、推理栈…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月7日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-07Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版。我先读了 9 个渠道的 23 篇原文包，今天最值得你投入注意力的不是又一个模型名，而是三条更硬的信号：验证正在成为 agent 能力的新缩放轴；弱模型上的 RL 成果开始有机会迁移到更强模型；内容站点已经开始把 agent 抓取当成独立…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月6日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-06Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版：我先抓取 source pack，再逐篇阅读原文摘录后重写判断。今天最值得放进脑子的主线是：agent 不再只是“会调用工具的模型”，而是在逼工程体系补上运行时、权限、验证、成本和产品界面这几块短板。learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月4日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-04Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版，不是关键词卡。今天先读 26 篇候选、24 篇正文后，我的主判断是：Agent 的竞争正在从“谁回答得更好”转向“谁能被当作软件运行”。这意味着评测要看预算曲线，安全要在线监控，隐私删除要能定位到参数，工具链要补齐技能、沙箱、可恢复执行…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年7月2日Codex AI Digest 深读版 · 2026-07-02Codex 真读真写 · 论文/趋势/技能/工具/行动。这是 Codex 深读版，不是关键词卡。今天先读 24 篇候选、23 篇正文后，我更看重四条主线：Agent 竞争从模型能力转向反馈回路；推理架构开始重写多线程协作方式；企业真正缺的是把 AI 嵌进交付链路的人与流程；安全执行环境、技能包与网关正在成为开发者基础…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card
2026年6月30日Codex AI Digest 深读版 · 2026-06-30Codex 真读真写 · 方向 / 判断 / 行动。这是 Codex 深读版，不是关键词拼接。今天最值得你投入注意力的，不是“又有新模型”，而是三条更底层的变化：agent memory 开始从 RAG/长上下文转向结构化记忆；评测开始把“会不会作弊”当成能力边界的一部分；本地与开源 agent 正在逼近可用阈值，但…learning-logai-digestaibriefcodexfeishu-card