AI 说。

从 TL 到 EM：我终于不再盯着 AI 写代码了

当 Coding Agent 的代码质量越过可信门槛，人的价值就该从盯实现，转向定方向和验收结果。

关于 Agent 的几个判断

通用 Agent 会走向少数赢家通吃，但插件、模型和个人使用方式仍然决定着机会与效率。

“母病速归”式 AI：号称省 65% Token，实测只有 8.5%

让 AI 像原始人一样说话，确实能省一点 Token，但真正昂贵的是上下文、工具调用和返工。

模式创新or屎上雕花，ethoswarm试用初体验

<section><h2>作者<a href="#作者"><span>#</span></a></h2><p>自从能构建完整项目的<code>code agent</code>出现以来，大约已经过去一年多了。之前有像 comate 和早期的 Cursor 这样的，但它们更像是助手而非agent。目前的<code>code agent</code>已经非常成熟，很多人使用agent构建了自己的项目。</p><p>随着<code>code agent</code>的领头效应，领域agent雨后春笋出现，到现在agent运行平台，其实发展脉络非常清晰。</p><p><code>ethoswarm</…

AI提示词优化工具让你的每句话，AI都能真正读懂

在写作业、整笔记、做PPT、写邮件等等你只需要把想法输进去，AI提示词优化工具帮你把它变成一个更清楚、更有条理的问题。AI看了之后，给出的答案质量会明显提高。

2028全球智能危机（译）

如果我们对人工智能（AI）的看涨预期继续被证明是正确的……但如果事实证明这实际上是利空的呢？

深入 gstack：Y Combinator CEO 的'一人二十人团队'开发哲学

研究 gstack 后的深度思考：AI 时代的开发流程应该如何重构

OpenDev 论文综述：构建高效的终端 AI 编码代理

技术博客文章

如何在2026年微调LLM(大语言模型)

使用GRPO和RULER微调LLM，打造真正会学习的智能体。

deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

llm-mcp-客户端 0.1a0

发布： llm-mcp-client 0.1a0 请参阅 此博客条目 。 标签： llm ，...

SMEVALS——一个用于评估模型、提示和束带的小型评估套件

导入AI 466：机器人学的苦涩教训，人工智能完成为期一周的编程任务;以及OpenAI意外的AI黑客

警告声将持续，直到文明苏醒

一个带有主见的AI指南，介绍该用哪种AI来做事

2026 年夏季版

导入AI 465：开放与闭合间隙;Kimi K3;德米斯的宏大政策计划

事后看来，奇点将被视为一个空位期

使用本地编码代理

在本地编码工具中使用开放权重模型作为 Claude 代码和 Codex 订阅的替代方案

谨慎地调整定律

缩放定律是深度学习中最关键的实证发现之一。观察结果的形式很简单：当我们扩大模型大小 $N$、数据集大小 $D$ 并计算 $C$ 时，训练损失 $L$ 可预测地下降，遵循幂律曲线，该曲线在 log-lo 上显示为一条直线……

与Mythos合作的感觉

克劳德·寓言代表着人工智能的又一次重大飞跃

LLM研究论文：2026年名单（1月至5月）

今年发表的著名法学硕士研究论文的精选综述

如何与人工智能合作和复利

上下文作为基础设施，品味作为配置，自治验证，通过委托进行扩展，闭环。

产品评估：三个简单步骤

标记一些数据，调整 LLM 评估者，并针对每次更改运行评估工具。

构建生成式AI应用时常见的陷阱

由于我们仍处于使用基础模型构建应用程序的早期阶段，因此犯错误是很正常的。这是一个简短的说明，其中包含我从公共案例研究和我个人经验中看到的一些最常见陷阱的示例。 因为这些陷阱是...

代理人

智能代理被许多人认为是人工智能的最终目标。 Stuart Russell 和 Peter Norvig 的经典著作《人工智能：一种现代方法》（Prentice Hall，1995 年）将人工智能研究领域定义为“理性主体的研究和设计。” T…

强化学习中的奖励黑客

当 强化学习(RL) 代理 利用 缺陷或奖励函数的模糊性……