// research dossier · est. 2026
我们好奇的每一个问题，
都值得被好好回答
42-research 研究技术与科技领域里大家真正关心、却少有人认真求证的问题。每个结论都说明在什么条件下成立、附可点击的一手来源——不猜测，不附和未经核实的说法。
研究领域
domains/AI 与机器智能
模型能力的真实边界、AI 工具在生产中的适用场景与限制，剥开宣传看数据。
架构与基础设施
Edge、云、数据库等方案的实际成本与延迟——按真实用量测算，不看厂商自测。
工具与选型
框架、平台、付费服务怎么选。给出按场景分化的结论，而非一刀切的推荐。
趋势与判断
一项技术是真趋势还是炒作？用一手信号和第一性原理判断，记录会被证伪的预测。
精选研究
→ 全部研究
Vibecoding：Cloudflare or Vercel？
对 AI 驱动的 vibecoding 开发模式，Cloudflare（Workers+D1+R2+Vite/VoidZero）与 Vercel（Next.js+v0）谁是长远最佳实践？基于官方一手定价、2026-06 生态趋势与对抗验证。
Microsoft Build 2026：AI Agent 全栈时间线
Microsoft Build 2026（2026-06-02~03，San Francisco Fort Mason）的 AI 主线，以时间线组织：从自有 MAI 模型层、Foundry agent 运行时、Microsoft IQ 知识底座，到 Windows agent OS 与治理栈。全部基于官方一手来源、可点击、可复核。
MAI-Image-2.5 vs GPT-Image-2：微软自研生图追上 OpenAI 了吗？
在 Azure AI Foundry 上以同一组 10 场景 prompt 实测 MAI-Image-2.5 三档与 GPT-Image-2 两档（50 请求、46 成功、4 个被内容过滤拦截），延迟与 token 用量取自逐请求台账并脱敏公开。结论按内容类型分化：文字渲染归 GPT，人像摄影归 MAI——后者在 Azure 默认内容过滤下是唯一可用选项。
// why trust this
为什么可以相信结论
只用一手来源
数据取自官方文档或我们直接测量，不引用二手转述与营销材料。每个事实都附可点击的出处。
结论会标明边界
每个结论都说明在什么条件下成立、什么条件下不成立——不给你一个假装放之四海皆准的答案。
先自我反驳
下结论前主动找反例、质疑自己。把不确定的地方如实标出，而不是藏起来。
// contribute
有想看的研究课题？
有什么技术问题你一直想弄清楚、却找不到经得起核实的答案？提交它。我们会用同样的研究流程，给出可溯源的结论。
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