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被家犬Juno 要求穿高弹上班一天就能远程解🔒奖励一次✈️。结果下班路上小蓝弹出有主动来求爸爸任意使用的杯子怎能错过呢。明明在被✌️🤪✌️超级卖力的伺候，却始终叫的比🐶还骚，伪s属性暴露的一览无余

Huanghan

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Anya Rossi• Live Now

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白宫刚刚公布了“史诗狂怒行动”的战报。仅用十天。战果是什么？超过5000个敌方目标被打击。伊朗的弹道导弹攻击，骤降90%。无人机攻击，减少了85%。伊朗海军呢？超过50艘舰艇被摧毁。包括一艘主要的无人机航母。现在，伊朗海军已经被评估为“丧失战斗力”。整个波斯湾主要航道，再也看不到一艘伊朗军舰。这怎么做到的？ B-2轰炸机出动了。用2000磅的钻地弹，直接打击深埋地下的导弹生产设施。从源头上拆除威胁。这就是川普政府的打法。没有无休止的谈判，没有暗地里的资金输送。只有压倒性的力量展示。还记得上届政府怎么做的吗？用一托盘一托盘的现金，换来一个脆弱的核协议。结果呢？伊朗拿了钱，转身就去资助恐怖主义。这次行动，谁会睡不着觉？

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给大家带来 MiniMax-M3 实测! 本次测试包含了复杂前端, 后端 Agentic Coding, Agent 能力测试, 以及我的使用经验总结. 来看结论: 前端能力上, 可以完全适配 KCORES2026p2 的前端测试题目, 无论是空间理解, 建模精确度, 场景美学都十分在线, 其中我最满意的是美学部分, 它的颜色运用非常好. 不足的地方主要体现在复杂需求不能一次性写对(比如光追引擎), 需要迭代一下就可以了. 后端能力测试这次也是突飞猛进, 得分超过了 deepseek-v4-pro 和其他一众国产大模型, 略逊于 GPT-5.4-Pro(xhigh). Agent 能力上表现同样亮眼, 达成了榜单第二的接单量, 证明它的规划能力特别强。下面是我在测试和实际使用中, 总结出来的 M3 使用经验, 供大家参考: 我的体感是 M3 特别喜欢推理, 它可以单次执行超长的推理. 在咱们的这些前端测试中, 它最长的输出甚至达到了我规定的 64k token上限, 所以, 不要上来就写一个超级复杂的 prompt 让它执行, 而是需要先把需求形成 plan, 然后让 agent 蜂群去执行, 这样才能得到理想的效果, 所以 M3 先天适合放在带 plan 模式的 Coding Agent 中使用. 如果把它嵌入到 Agent 框架中使用, 那么 prompt 编排就一定要做好, 不要一股脑把大量的 tool call 或者超大的 system prompt 丢给它. 还是需要下功夫好好编排一下的. 本次 M3 相比之前的 2.7 版本有了大幅度的提升, 模型偏好上来看, M3 是一个规划能力极强的模型, 所以特别适合用在一些规划性质的 Agent 框架中, 比如任务拆分, 日程管理, 流程设计等. 而本次暴露出来的不足则是执行过程中约束不够强, 比如 prompt 中设置的复杂规则, 一定要增加代码级别的 harness 闭环流程来进行约束, 而不能只靠模型本身来管理自己的行为. #minimaxm3 #minimax #agenticcoding #aiagent #harness

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呜呜，解不开……全身的胶带都很黏没有一丝一毫松动的迹象，手指也全被封死了，剪刀近在眼前也是无济于事，而且也打不了求救电话。该死的强盗，抢人家丝袜不说，还把人家就这样捆在这。该怎么办呢？如果就这样一蹦一跳地跑出去求救的话，明天一定会上新闻头条吧……

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