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DAILY INTEL · 20260729 · EDITORIAL

今天只留能變現的訊號

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  • The Physics of Multi-Turn Long-Horizon Planning | 揭示規劃能力的獲取與塑造機制 | 強化 agent 長程規劃的預測與鏈結 | P0
  • Sparse Autoencoders Encode Concepts and Functions | 連結 SAE 特徵與模型行為的因果關係 | 用特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特整個特
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Labs

Verify / Labs

  • 規劃與執行：為每步預測成功機率與依賴關係，若連續 3 次反思失敗則切換簡化模式。
  • 驗證機制：檢查最終輸出是否完整覆蓋初始 Goal，且中間步驟無邏輯斷裂。
  • 避免過多子任務：避免在單一步驟中塞入過多子任務。
  • 預測偏差：不要忽略「預測偏差」的記錄。
  • 概念與函數：從非結構化文本中提取高激活特徵，並建立因果鏈結。
Ship

Ship notes

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編輯氣質 bento 情報站殼 · 8081 ≥9 才 deploy

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ops_ai9-fast-deploy__20260729_0512

version 1.1 changelog: 注入失敗回退、驗證、一鍵指令與歸因路徑。 # AI9 快速部站 ## 伺服器指紋 - IP: 119.14.175.24 / host ai9 / Win Server 2025 / i5-9500 / 16GB - SSH: rovk@119.14.175.24 - 網域: brodyaitw.com - 靜太根: `D:\sit

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_report_20260729_0512

# Skill Evolve 20260729_0512 - ops/youtube-quick-summary -> D:\ai-daily-data\evolution\skill-drafts\ops_youtube-quick-summary__20260729_0512.md - ops/ai9-fast-deploy -> D:\ai-daily-data\evolution\ski

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## 8081 技能迭代：youtube-quick-summary (2026 Workflow-Localized Mechanism Learning) ### 版本與變動 version: 1.0 → 1.1 changelog: 注入「失敗回退」、驗證機制、一鍵指令與歸因路徑（D:/ai-daily-data/evolution/attribution/）。 ---

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---SKILL--- name: AgentLoop-LongHorizon description: 基於《The Physics of Multi-Turn Long-Horizon Planning》論文，為本地 Llama Agent 建立具備「預測與鏈結」能力的多輪規劃循環。 version: 1.0.0 when_to_use: 當 Agent 需要執行超過 3 步的複雜任務（如：多

Living rules

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20260725

Decouple harness (prompts/tools/loop) from base model training.

Capture harness-native signals (tool calls, reasoning, rewards).

Train harness layer independently of base model.

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Avoid retraining the base model when only harness changes.

Agentic Context Management