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氛围感编程，说干就干用AI手搓一个微信带货小程序
非技术岗位的市场人尝试搭建AI荐香微信小程序。从想法萌芽到开发上线，介绍了用微信小店功能、AI编程工具实现的过程，还分享大模型接入、连接小店等技术难点及UI优化、上架要点，展示了AI编程潜力。
对谈 Chai-2 核心科学家乔卓然：抗体生成成功率提升百倍，分子生成平台是药物研发的 GPU｜Best Minds
文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然，探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体，成功率提升百倍，将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU，合成数据将成“第三模态”。
少说‘Wait’，多做题：NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词，触发冗余验证循环，拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本，通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽，让模型跳过废话，在多任务中表现出色，且颠覆对推理的认知。
提示词注入攻击的检测和数据集介绍
提示词注入攻击是攻击者操纵AI系统的技术，OWASP将其列为2025年大模型应用风险首位。Meta发布测试数据集，还有多个工具和数据集可用于评估。防护可用AI防火墙，Meta开源小模型。还提到安全性与实用性权衡。
从零开始，教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件。
作者分享用Codex开发久坐提醒猫爪硬件的过程。先与Codex聊需求、写代码，再按其提供的清单买硬件，连线、烧录也靠它指导，还可让它调试动作、操控3D打印，体现AI时代硬件开发的便捷。
如何让AI帮你做前端自动化测试？我们这样落地了
本文介绍阿里基于AI的UI自动化测试框架在专有云质量保障的实践。框架用开源browser - use等工具，采用自然语言驱动用例、动态元素定位等机制，还应对了大模型幻觉等挑战，也提及构建企业级数据分析Agent方案。
AI Agent 的工程化被低估了
文章指出 AI 发展中工程化作用被低估，将其分为产品工程和技术工程拆解构建 AI Agent 体系。产品工程涵盖需求建模、UI/UX 设计等模块；技术工程涉及架构模块化、流量控制等方面，还提及 Spring AI Alibaba 等工具。
构建可靠AI Agent：从提示词、工作流到知识库的实战指南
本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略，给出确定AI项目的方法。
AI安全得查祖宗三代？Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。
“别急着裁底层，很多高管才最该被 AI 接管？”
文章围绕AI在企业中的应用展开，探讨AI预算分配、build vs buy、岗位替代等问题。指出AI预算将按人分配，建东西变便宜但有瓶颈，高层瓶颈更适合先被AI优化，代码审查或成高风险环节。