小红书dots3-note

8月14日，小红书dots实验室开源了一个新模型。

名字叫 dots3-note。

2800亿总参数，512K上下文，能看、能听、能说。

参数不算最猛。但它练的东西，跟别家很不一样。

别人都在让AI刷题、写代码、考benchmark。小红书让它去干一件事：过日子。

怎么过？看几个测试。

让它打游戏《杀戮尖塔2》。没人教规则，它自己从战斗反馈里学卡牌、认敌人，管血量、攒金币、买药水，一路打到第33层。

让它解一道叫 ARC-AGI 的谜题。它一点点找规律，用了320步，中途还停下来，把试错总结的规则写进一个叫 memory.md 的”笔记本”里，再接着解。

让它看一张毛坯房平面图。它直接告诉你家电怎么摆、冰箱放哪、动线怎么走。

发现没有？这些任务有个共同点：没有标准答案。

旅行规划、装修房子、打一盘游戏，做得好不好，没有一张卷子能打分。只能靠AI自己边做边想、错了就改。

小红书能这么干，靠两样东西。

一个叫 TEMPO 训练法，让模型在长任务里持续学习。另一个叫 Self-Critiquing，直译就是”自我批评”——模型干着干着，会停下来检查自己对不对，不对就改，改了还记下来。

这就有点意思了。

过去两年，大模型卷的是”答对题”：谁的分数高、谁答得快。可真实世界的问题，往往连题目都没有。

小红书是做社区出身的，它最懂一件事：生活没有标准答案。一条笔记火不火、一套装修好不好，没人能提前打分。

所以它把AI往这条路上推——不是造一个”满分学霸”，而是造一个”会办事的人”。

这大概才是 Agent 该有的样子：不是一问一答，而是能持续决策、边做边学、还会记笔记反思。

当AI开始学会过日子，真正的门槛，就从”够不够聪明”，变成了”靠不靠谱”。