GitHub 上的 Agent 基础设施项目已然经历了一轮爆发。OpenClaw 月涨 21 万星只是一众案例中最显眼的那个，事实上 GitHub 整个 2 月月度 Trending 榜单前 20 几乎被 AI 基础设施、Agent ...

autoresearch 这种东西，三年前不可能存在，因为 LLM 不够强。三个月前可能存在，但要包很多脚手架。现在它可以是 630 行的 train.py + 一份 program.md + 「打开你的 coding agent」。 刷到 Karpathy 又发了新东西。 上次他搞 LLM Wiki，教我们用 AI 管理知识库。那篇出来之后 ...

基于向量的 RAG 优化的是语义相似度（semantic similarity）：比如"不允许退货的政策"和"允许退货的政策"这两个查询会产生几乎相同的 embedding。模型理解的不是逻辑而是向量空间中的邻近关系。

Spec Driven Development（SDD）颠倒了“规格与代码”的传统关系。在过去，spec 只是一个起始文档：你写好、传阅，然后随着代码库增长，它逐步与现实脱节。三个月后没人再看；六个月后它变成考古材料。 如果你用 Copilot、Claude Code 或 Gemini CLI 进行过足够多的结对 ...

币界网消息，Anthropic推出Claude ...

硅谷最近兴起了一种“Tokenmaxxing”（Token刷榜）文化。

深夜的实验室灯光下，键盘敲击声与MATLAB运行日志滚动交织；讲台上刚演示完分子动力学模拟，后台服务器正同时编译三个不同架构的Python扩展包；研究生在宿舍用JupyterNotebook跑着神经网络训练，又分屏开着LaTeX写论 ...

深夜的IDE界面还亮着，终端里跑着docker-compose，后台挂着LLM微调任务，浏览器开着三十七个技术文档标签——这已是程序员的常态。当编译一次项目耗时过长、模拟器卡顿、本地AI推理频频OOM，一台真正懂开发逻辑的台式 ...

AI智能体是当前人工智能方向具爆发力的方向，也是企业降本增效、个人提升竞争力的核心技能。本课程从零基础入门到高阶 ...

首先是“遥遥领先”的符号演变分析，V4 准确追溯到了余承东和华为 Mate 60 的发布，还归纳了三种使用语气，分别是真诚的自豪、调侃幽默、讽刺反话。在那个成功造梗的视频中，V4 还解析了“梦开始的地方”“前方高能”“下次一定”等 B 站弹幕，每一条都标注了字面意思、实际用法、出现位置和观众心理模式，甚至连“翻译难度”都做了分级判断。