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Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南，针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格，还给出特定场景指导及迁移考虑，助你发挥Claude 4.x实力。
Chiplet（芯粒） —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限，Chiplet技术应运而生，它将大芯片拆分成小芯片，通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高，应用场景多元，但面临热管理、测试和标准统一等挑战，未来发展前景广阔。
十万美元的机械狗，正在“排泄”你的肖像！
迈阿密巴塞尔艺术展上，单价十万美元的《普通动物》作品由三只戴扎克伯格、马斯克和安迪·沃霍尔面具的机械狗组成，内置摄像头，能捕捉画面经AI生成图像后“排泄”出实体作品，迅速售罄，引发不同看法。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后，存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目，构建自动化热点响应系统，经多环节处理输出优质候选集，还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
沈向洋解读AI演进五大维度！IDEA研究院发布“万物可抓取”模型，GPU渲染器打破国外垄断
沈向洋分享梳理智能演进的五个维度，包括算法范式、智能载体等，指出机会不仅来自技术本身。此外，IDEA研究院还发布“万物可抓取”DINO - X Grasp模型、MoonBit编程语言、GPU渲染器Smart等创新成果。
Karpathy：LLM渴望的不是生存，而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅，动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择，而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等，两者在多层面有差异，LLM受商业进化影响大。
AI时代，我们为何重写规则引擎？—— QLExpress4 重构之路
AI时代下规则引擎需求旺盛，QLExpress4全面重构。它性能提升，编译和执行性能显著提高；体验优化，支持JSON语法、有表达式追踪功能；还在淘天、钉钉等有应用场景，且对AI友好。
刚刚，Cursor 2.0携自研模型Composer强势登场，不再只做「壳」
Cursor 2.0发布重大更新，带来自研编码模型Composer和新协作界面。Composer速度领先，针对软件工程优化；新界面以智能体为中心，可并行运行多智能体，还解决了代码评审和测试瓶颈。