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Sakana AI 的 MASS 讓同一模型擔任執行者、工作流程優化者與評估者，再用團隊軌跡微調權重。本文區分工作流程搜尋與模型學習，解讀研究基準、外部評審和開源重現範圍，並提供團隊評估 AI 自我改進方案時可用的證據檢查方式，避免把分數或 Token 效率誤讀為通用能力。

Seedance 2.5 支援最長 30 秒影音生成與多模態參考，但模型能力不等於每個平台、帳號和 API 都有相同限制。本文提供短片分段腳本、參考素材分工、延長前後的連續性檢查，以及局部修改的驗收流程，幫助創作者先測試關鍵鏡頭，再決定是否擴大製作，並區分官方展示與尚未實測的成片品質。

Anthropic 的 AI 蠕蟲研究展示 IoT 推論與簡化網路中的複製能力，但不是小模型已在真實網路自行散播。本文拆開實體電視盒、代理推論與測試入口的條件，說明 2026 年底推估的限制，並提供家用設備更新、遠端存取及網路隔離的檢查順序。

Gemini 4 Argon 在 Gemini App、Antigravity 與 API 的資格不同，Pro 訂閱不能直接當成 API 額度。本文整理模型名稱、付費入口、共用 token 視窗、thinking、快取與導入價格，提供小範圍遷移及驗收順序，避免只換 model 就把舊參數帶進正式工作流。

Muse Wonder 可走 Meta Model API 或 Muse Code，Full 限特定訂閱方案。本文提供模型 ID、計費 credential 與 Contributor mode 的核對順序，避免把 reasoning max 當成 Full，或把 CLI 訂閱誤認為一般 API 額度。

讓 Dot 或其他 AI Agent 讀取 LINE 前，先確認 LineBridge 與指令各在哪台電腦執行。本文區分本機 CLI、雲端 HTTPS／MCP、聊天室與讀寫授權，提供服務可達、LINE 接收及訊息送出的分層驗收，避免把 localhost 連不上或回應成功誤判成整合完成。

Strata 能在消費級電腦執行 Qwen3.8-Flash-Next，但 12GB VRAM 只是部分條件。本文依官方文件拆解 RAM、量化版本、磁碟與上下文選擇，提供啟動、短對話及完整工作任務的分階段驗收，避免把短對話 tokens/s 當成自己的實際效率。

git add 之後 git diff 空白，不代表沒有可提交的修改；git diff HEAD 也可能漏掉仍在暫存區的舊版本。本文以獨立暫存 repository 重現三個快照的差異，說明 M、MM 與 untracked 狀態，提供唯讀診斷和重新 stage 前的確認步驟。