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做 LLM Agent 开发的团队终于有了实证依据：给智能体塞技能文档比纠结怎么写更管用。建议直接参考这个实验设计来优化自己的 RAG 或工具调用策略。

医疗AI开发者注意了：推理模型在临床文档任务上可能适得其反，做医疗NLP的团队在部署前务必做任务专属评估，别盲目相信推理能力。

K8s 运维和平台工程团队终于有了一个轻量级方案来生成 YAML 清单——1.5B 模型就能跑出 91.5% 的通过率，做基础设施自动化的开发者可以直接参考其数据蒸馏思路。

做多语言翻译或端侧部署的团队终于有了一个又快又准的选择——1.8B 量化后 440MB 就能跑，性能还超过微软豆包 API，值得直接上手试。

芯片设计团队终于有了可私有化部署的RTL生成方案——ChipMATE不依赖闭源API、无需黄金测试平台，还能用厂商内部代码训练，做数字IC设计的开发者可以直接试。