Computing Life

AI"偷懒"的本质是LLM输出长度限制导致的注意力分散。Wide Research通过多轻量模型并行处理子任务、主LLM汇总的方式解决，分享为Codex构建该能力的设计思路。

Why AI slacks off on large tasks: LLM output length limitations cause attention drift. Wide Research solves this by parallelizing with lightweight models, then aggregating results with a primary LLM.

分析OpenAI Apps SDK通过_meta域绕过context window的做法如何违背MCP设计哲学，以及协议分裂成不同dialect的潜在危机。

Analyzing how OpenAI's Apps SDK extension with _meta field violates MCP's design philosophy, creating dialects that may fragment the standard like SQL or CSS.

在真实编程和调研任务中评测Kimi K2的Agentic能力：执行韧性出色，适合作为信息采集前端；但工具调用稳定性和生态适配仍有提升空间。