ClaudeSkills的本質(zhì)，是把你的工作流打包成可復(fù)用的技能文件。本文將帶你拆解其核心原理與三大應(yīng)用場(chǎng)景，看它如何終結(jié)繁瑣的提示詞調(diào)試，讓AI成為你真正懂流程、可協(xié)同的生產(chǎn)力資產(chǎn)。別再迷信那些神乎其神的“提示詞工程”了。真正的生產(chǎn)力變革，從來不是靠一句句臨場(chǎng)發(fā)揮的咒語(yǔ)，而是把你的專業(yè)能力——你的流程、你的規(guī)范、你的方法論——沉淀為一套可隨時(shí)調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)化工具。這正是ClaudeSkills正在做的事。過去一年，我們每...

連特斯拉前AI總監(jiān)Karpathy都在關(guān)注的“模型坍塌”究竟是什么？頂刊《自然》證實(shí)，用AI生成的數(shù)據(jù)喂養(yǎng)AI，不出幾代就會(huì)“心智退化”，遺忘真實(shí)世界。這場(chǎng)隱秘的危機(jī)，正讓我們的數(shù)字未來變得無比脆弱。本文為你揭示AI自我毀滅的真相。最近，連特斯拉前AI總監(jiān)、AI圈大神級(jí)人物AndrejKarpathy都在播客里聊起了一個(gè)現(xiàn)象：“模型坍塌”（ModelCollapse）。這個(gè)聽起來有些學(xué)術(shù)的名詞，背后卻是一個(gè)足以顛覆我們對(duì)AI認(rèn)知、甚至引發(fā)行業(yè)...

AI處理長(zhǎng)文本的計(jì)算瓶頸，正被一種“光學(xué)壓縮”技術(shù)顛覆。DeepSeekOCR模型能將數(shù)千字的文檔“拍”成一張圖，用不到十分之一的成本實(shí)現(xiàn)97%的精準(zhǔn)還原。本文將拆解其背后原理，以及它如何模擬人類的記憶遺忘機(jī)制，為無限上下文的未來指明方向。AI處理長(zhǎng)文本的成本與效率難題，可能迎來了一個(gè)終極答案——光學(xué)壓縮。簡(jiǎn)單說，就是別再逐字逐句地用文字喂給AI了，直接讓它“看圖說話”。過去，所有大模型都面臨一個(gè)共同的噩夢(mèng)：上下...

摘要：別再只關(guān)心模型參數(shù)了?，F(xiàn)有AI優(yōu)化方法正遭遇“上下文崩潰”的隱形危機(jī)，導(dǎo)致性能驟降。斯坦福大學(xué)聯(lián)合SambaNova提出的ACE框架，通過構(gòu)建“進(jìn)化式知識(shí)庫(kù)”，讓AI實(shí)現(xiàn)真正的自我完善，效率提升超80%。這篇文章為你揭示其底層邏輯。你精心調(diào)教的AI大模型，可能正在悄悄變笨。問題的根源，不在于模型本身，而在于我們“喂”給它的方式。一個(gè)名為ACE的新框架，正在顛覆這一切。我們一直以為，給AI的指令越簡(jiǎn)潔越好。但研究發(fā)...

摘要：別再把AI當(dāng)“許愿池”了。真正的高手都懂，讓AI精準(zhǔn)執(zhí)行任務(wù)的核心，不在于AI本身，而在于一套系統(tǒng)的“對(duì)話框架”。本文揭示這套框架，幫你從反復(fù)試錯(cuò)的痛苦中解脫，讓AI成為你最得力的執(zhí)行伙伴。我們正處在一個(gè)巨大的認(rèn)知誤區(qū)里——以為只要把需求扔給AI，它就應(yīng)該像神燈精靈一樣，完美實(shí)現(xiàn)所有愿望。然而現(xiàn)實(shí)是，你對(duì)著屏幕抓狂，反復(fù)修改指令，得到的結(jié)果卻是一堆代碼垃圾、無用圖表，或者干脆是它一本正經(jīng)地胡說八道...

摘要：最新研究證實(shí)，GPT4o等頂級(jí)AI的幽默感可能只是一種幻覺。通過一個(gè)簡(jiǎn)單的詞語(yǔ)替換，科學(xué)家就揭示了它們理解語(yǔ)言的致命弱點(diǎn)。本文將帶你深度拆解這個(gè)實(shí)驗(yàn)，看清AI智能光環(huán)下的真實(shí)能力邊界，你對(duì)AI的認(rèn)知可能會(huì)被徹底刷新。別再被AI的“幽默感”騙了。你以為它聽懂了你的笑話，甚至能跟你玩梗，但最新的研究給了我們一記響亮的耳光：那很可能只是一種精密的幻覺。科學(xué)家們做了一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試。他們問GPT4o一個(gè)關(guān)于AI的經(jīng)典...

摘要：一個(gè)模型，洞察視聽，出口成章，甚至能與你實(shí)時(shí)語(yǔ)音對(duì)話！Qwen3Omni的橫空出世，不僅改寫了多模態(tài)大模型的定義，更以前所未有的速度和廣度，預(yù)示著我們與AI交互的未來。本文將為你揭示它如何顛覆你對(duì)現(xiàn)有AI的想象。在人工智能的浩瀚星辰中，我們?cè)娮C過文本大模型的奇跡，也驚嘆于圖像生成與語(yǔ)音識(shí)別的飛躍。然而，這些強(qiáng)大能力往往被割裂在不同的“模態(tài)”之間，就像AI擁有多重人格，卻無法融會(huì)貫通。直到Qwen3Omni的到...

摘要：最新報(bào)告揭示，7億人使用ChatGPT的首要目的并非工作，而是生活。高達(dá)70%的對(duì)話與工作無關(guān)，核心價(jià)值從“自動(dòng)干活”轉(zhuǎn)向“輔助決策”。本文將用一手?jǐn)?shù)據(jù)顛覆你的認(rèn)知，告訴你AI的真正玩法。我們可能都搞錯(cuò)了ChatGPT的真正用途。它最核心的價(jià)值，或許不是一個(gè)任勞任怨的“AI助理”，幫你自動(dòng)完成任務(wù)，而是一個(gè)無所不知的“AI副駕”，輔助你做出更好的決策——無論在工作，還是生活中。許多人對(duì)ChatGPT的印象還停留在：一個(gè)...

摘要谷歌DeepMind掌門人、諾獎(jiǎng)得主DemisHassabis判斷，5到10年內(nèi)將迎來通用人工智能（AGI）。但這并非靠模型堆砌，而是需要解決創(chuàng)造力、一致性等根本難題。本文將為你揭示他眼中通往AGI的真實(shí)路線圖：什么是比語(yǔ)言模型更重要的“世界模型”？機(jī)器人如何成為下一個(gè)“安卓”？以及AI如何開啟下一個(gè)科學(xué)黃金時(shí)代。通用人工智能（AGI）的實(shí)現(xiàn)，大概還需要5到10年。這不是某個(gè)分析師的預(yù)測(cè)，而是來自全球AI研究的引擎室——谷歌DeepM...

摘要你給AI的工具越強(qiáng)大，它可能反而越笨。這是因?yàn)槲覀円恢痹谟么_定性思維設(shè)計(jì)工具，喂給不確定的模型。本文揭示Anthropic內(nèi)部?jī)?yōu)化AI工具的完整流程與5條核心原則，幫你徹底扭轉(zhuǎn)智能體“不好用”的局面。我們給AI智能體（Agent）打造工具的方式，從根上就錯(cuò)了。這是大多數(shù)開發(fā)者在實(shí)踐中碰壁后，才不情愿承認(rèn)的殘酷現(xiàn)實(shí)。我們以為給AI的工具越多、越像標(biāo)準(zhǔn)的API，它的能力就越強(qiáng)。然而現(xiàn)實(shí)恰恰相反——你給AI一把功能齊全的瑞...

摘要：為什么你用同樣的指令，大模型卻給出不同回答？這不只是隨機(jī)性采樣的問題。本文將揭示看似“玄學(xué)”的非確定性背后，一個(gè)鮮為人知的技術(shù)真相，并提供實(shí)操方案，讓你成為真正能馴服AI大模型的少數(shù)人。為什么你問大模型同一個(gè)問題，它卻給出不同答案？最常見的解釋是“采樣”：大模型不是給出唯一的答案，而是給出一系列概率最高的“備選詞”，然后隨機(jī)抽取一個(gè)。就像擲骰子一樣，即使某個(gè)面朝上的概率最高，每次結(jié)果也可能...

ClaudeCode是我迄今為止用過的最令人愉悅的AIAgent工作流。它不僅讓針對(duì)性編輯或憑感覺寫點(diǎn)一次性工具這類事不再那么煩人，使用ClaudeCode本身就讓我感到快樂。它有足夠的自主性能做些有趣的事，同時(shí)又不像其他一些工具那樣會(huì)帶來令人不適的失控感。當(dāng)然，大部分繁重工作是由新的Claude4模型完成的(特別是其交錯(cuò)思維能力)。但我發(fā)現(xiàn)，即使使用相同的底層模型，ClaudeCode在客觀上也比Cursor或GithubCopilot的Agent更順心！究竟...

為什么“越簡(jiǎn)單”的AI越好用？解碼頂尖AI的“傻瓜”設(shè)計(jì)在我們的想象中，最頂尖的AI助手應(yīng)該是無比復(fù)雜的：它們內(nèi)部有無數(shù)個(gè)“小大腦”分工協(xié)作，形成一個(gè)龐大的網(wǎng)絡(luò)，處理各種指令。然而，現(xiàn)實(shí)卻可能恰恰相反。來自頂尖AI公司Anthropic的“編程助理”ClaudeCode，用它的成功告訴我們一個(gè)顛覆性的道理：最高級(jí)的智慧，往往隱藏在最樸素、最簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)里。它放棄了復(fù)雜的系統(tǒng)，選擇了看似“笨拙”的簡(jiǎn)單，最終卻比許多“聰明”的...

這是一篇來自AI大廠Anthropic的最新官方提示詞教程精要，其內(nèi)容質(zhì)量極高，是每一位希望深入了解提示工程的實(shí)踐者都值得觀看和學(xué)習(xí)的寶貴資料。本文將帶您深入探討提示工程（PromptEngineering），這門與大型語(yǔ)言模型（LLM，LargeLanguageModel）高效溝通的核心實(shí)踐。Anthropic應(yīng)用AI團(tuán)隊(duì)的Hannah和Christian通過一個(gè)真實(shí)的案例，為我們展示了如何通過迭代、系統(tǒng)化的方法，將一個(gè)簡(jiǎn)單的模型指令，升級(jí)為一個(gè)企業(yè)級(jí)的自動(dòng)化解決方...

你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在的大語(yǔ)言模型（LLM）似乎越來越「聰明」了。你問它一個(gè)腦筋急轉(zhuǎn)彎，它不會(huì)直接猜錯(cuò)，而是會(huì)一步步分析；你給它一道復(fù)雜的應(yīng)用題，它也能像學(xué)生一樣，寫出詳細(xì)的解題步驟。這種質(zhì)變是如何發(fā)生的？AI是如何從一個(gè)只會(huì)「背答案」的學(xué)渣，進(jìn)化成一個(gè)懂得「舉一反三」的學(xué)霸的？就在2025年4月，斯坦福大學(xué)的一堂Transformers課程上，來自GoogleDeepMind的科學(xué)家DennyZhou，為我們完整揭示了讓LLM實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大推理能...

2024年初，當(dāng)AI科學(xué)家張祥雨和他的團(tuán)隊(duì)啟動(dòng)一個(gè)萬億參數(shù)的多模態(tài)大模型項(xiàng)目時(shí)，他們正沿著一條業(yè)界公認(rèn)的“黃金大道”前行：模型越大，能力越強(qiáng)。然而，九個(gè)多月后，一個(gè)百思不得其解的“反常識(shí)”現(xiàn)象出現(xiàn)了：模型的通用對(duì)話能力、情商和知識(shí)量確實(shí)在飛速增長(zhǎng)，但在數(shù)學(xué)和邏輯推理這些“硬核”理科能力上，它的表現(xiàn)卻在達(dá)到一個(gè)平臺(tái)期后不升反降，甚至不如一個(gè)參數(shù)量小得多的模型。這個(gè)怪現(xiàn)象如同一道裂縫，讓張祥雨得以窺見當(dāng)...

從Gemini2.5Pro的百萬級(jí)窗口，到Llama4Scout震撼的千萬級(jí)Token，模型的上下文（Context）競(jìng)賽似乎永無止境。這很容易讓人產(chǎn)生一種錯(cuò)覺：「管他呢，把所有資料都扔進(jìn)去就行了」。但AndrejKarpathy一語(yǔ)道破天機(jī)：構(gòu)建LLM應(yīng)用的藝術(shù)，在于學(xué)會(huì)「恰到好處地填充上下文窗口」。如果把上下文當(dāng)成一個(gè)雜物抽屜，那你得到的也只會(huì)是垃圾。一個(gè)臃腫、混亂的上下文不僅會(huì)拉低模型表現(xiàn)，甚至?xí)?dǎo)致它「精神錯(cuò)亂」，出現(xiàn)以下幾種典型「翻車...

谷歌DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis對(duì)話LexFridman，描繪AI解碼自然、創(chuàng)造新世界、開啟人類后稀缺時(shí)代的壯麗未來。這是一場(chǎng)頂尖人才的思想碰撞，預(yù)示著文明的深刻躍遷。再看一遍，這里是根據(jù)對(duì)話內(nèi)容提煉的30條核心洞察。關(guān)于AI與現(xiàn)實(shí)本質(zhì)核心猜想：自然界是可學(xué)習(xí)的。任何經(jīng)由演化或物理過程形成的自然模式（從蛋白質(zhì)到行星軌道），都因其內(nèi)在的非隨機(jī)結(jié)構(gòu)，而可以被經(jīng)典算法高效學(xué)習(xí)和建模。PvsNP是一個(gè)物理問題。如果宇宙是一...

如今，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetworks）似乎擁有了“魔法”，它們能識(shí)別圖像、翻譯語(yǔ)言、駕駛汽車，甚至創(chuàng)作藝術(shù)。但在這看似神奇的能力背后，是一條清晰、嚴(yán)謹(jǐn)且層層遞進(jìn)的邏輯鏈條。當(dāng)我們不斷追問“為什么”，就能從具體的算法出發(fā)，一路探尋到數(shù)學(xué)、乃至哲學(xué)的基石。這篇文章將帶您進(jìn)行一次“追因致根”的探索，揭開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力的神秘面紗。第一站：學(xué)習(xí)的引擎——梯度下降與反向傳播首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)并非玄學(xué)，而是一...

在人工智能飛速發(fā)展的今天，明星公司Manus無疑是聚光燈下的?？?，其產(chǎn)品和商業(yè)模式也引發(fā)了諸多討論與爭(zhēng)議。然而，拋開這些紛擾，當(dāng)我們審視其技術(shù)內(nèi)核時(shí)，不得不承認(rèn)其團(tuán)隊(duì)在AI智能體（Agent）領(lǐng)域的探索是深刻且極具價(jià)值的。近日，Manus的創(chuàng)始人Yichao'Peak'Ji發(fā)表了一篇深度復(fù)盤文章，坦誠(chéng)地分享了團(tuán)隊(duì)在構(gòu)建智能體過程中“踩過的坑”和最終沉淀下的工程哲學(xué)。這篇文章的核心觀點(diǎn)振聾發(fā)聵：決定智能體成敗的關(guān)鍵，或許并非無...