「横纵分析法」共找到 1422 篇相关文章
“AI提高了我的生产力，但我更累了”
《AI疲惫是真实存在的，但却无人提及》一文爆火，引发开发者共鸣。专业程序员Siddhant Khare也有同感，他分析AI使人更累是多方面因素所致，还提出可持续工作方式，认为要知道何时停用AI。
实测可灵3.0 - 属于每个人的导演时代。
可灵更新至3.0版本，将视频模型能力提升到新高度。它有分镜和语言两大升级方向，还升级了Omni模型。可灵3.0适合文生视频等，3.0 Omni擅改视频，二者结合能覆盖多数视频生成场景。
1.8亿token，Clawdbot是这么吞掉的~
截止发文，开源AI Agent项目Clawdbot（已更名OpenClaw）超134k Star，其吞噬token特性引关注。文章从Code层面拆解高Token消耗根因，分析难以避免的问题，还给出控制Token账单的方法。
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
Sam Altman 与开发者的一小时：GPT-5 的坦白、招聘放缓、以及 2026 年最担心的事
2026 年 1 月 27 日，Sam Altman 在 OpenAI 开发者 Town Hall 上回答广泛问题。他承认 GPT - 5 写作搞砸，宣布大幅放缓招聘，称若 2026 年 AI 出大问题，生物安全或成合理押注，还谈及软件工程、GTM 等多方面看法。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
The Batch: 898 | Copilot 用户需求随时间变化
微软研究表明，人们在深夜用手机和工作日白天用笔记本电脑时，对Copilot使用方式不同。研究分析3750万次对话，发现主题和意图因设备、时间、年份而异，AI社群或需重新考虑聊天机器人设计。
刚刚，Anthropic分享了他们在AI Agents评估的最佳实践
Anthropic发布blog《揭秘AI Agents评估》，指出良好评估能助团队信心发布AI智能体，介绍评估结构、构建原因、评估方法、从零到一的路线图，还提到评估需与其他方法配合，全面了解智能体性能。
先说个暴论：不懂代码的人，才最喜欢 Vibe Coding。
文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding，还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法，提及AI IDE采纳率问题，认为实际项目中NES可控度更高。