「核心知识」共找到 2081 篇相关文章
Nature | 清华&芝大团队：AI让个体科学家“加速”，却让科学边界“收缩”
2026年1月14日，清华与芝大团队在《Nature》发表研究，通过分析4100余万篇论文，揭示AI融入科研的“双重效应”：它是个人科研“加速器”，让使用者产出和职业发展提升；也是科学整体“收缩器”，使集体知识疆域收窄。
【万字长文】Claude Skills完全指南：从概念到实战
这是万字Claude Skills指南，从概念到实战。介绍了Skills是模块化能力包，有渐进式披露设计，对比了与MCP、Subagent区别，阐述其优势。还讲了创建、设计、使用方法及分类体系，提示安全风险并推荐资源。
那个写出20万+阅读的写作Skill，我用扣子免费公开了
作者分享将写作工作流变成扣子技能的经验。扣子的Coze Skill功能让非编程人员也能沉淀专业经验为AI能力，创建简单。对比通用AI，技能产出更具风格。职场人可将方法论做成技能共享，普通人也能搭建。
480万人围观的Claude code实战使用指南进阶来了：一文讲清Skill，子代理和MCP
Eyad发布Claude Code开发实战进阶篇，深入剖析其底层系统的Skills、Subagents和MCP connectors三大核心能力。通过对比，突出Claude Code在上下文窗口上的优势，还介绍了各功能用法及复合效应。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题，哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制，为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容，还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
深度解读 AGI-Next 2026：分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势，有 To B 和 To C 等场景差异；自主学习是新范式；模型即 Agent，Agent 即产品；还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
从组件到 OS 的跃迁，MemOS 深度拆解：构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS，它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构，分析记忆需加工、分层调度和治理的原因，还阐述记忆三态及流转，最后展示MemOS Cloud的使用方法。
8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度：生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点，但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度，剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。
Manus卖给了Meta！年初火爆年底数十亿美元被收购
Meta和Manus官网宣布，Meta收购Manus以提升通用Agent能力。此次收购费用数十亿，是Meta第三大收购案。Manus产品以“通用Agent”为核心叙事，今年先爆火、融资，后迁总部，最终被收购。