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ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI，加速科学发现，小时级写出通用积分器，低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。
求码10天，我终于过上了在微信上使唤🦞的日子
腾讯鹅虾产品QClaw升级，将微信入口变为小程序，支持传文件，上线灵感广场。作者求码10天体验它，测试其在微信和电脑端操作能力，肯定便捷性，也指出执行流程不透明等问题。
全球爆红后，Clawdbot之父2小时深度专访：退休3年后我杀回江湖
新智元对Clawdbot之父Peter Steinberger进行近2小时专访。他分享AI编程工作流，如一天600个Commit、让AI验证代码、用多个Agent并行开发。他还讲述经历，认为AI时代程序员要关注系统架构，强调与AI融合。
程序员的提示工程实战手册
文章围绕程序员如何利用提示工程让AI编程助手成为可靠开发伙伴展开。介绍给AI代码助手的提示词技巧、高效代码提示原则，还阐述调试、重构、实现新功能的提示模式，指出常见反模式及应对方法。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
AI深度应用关键元年，快手重塑内容与商业价值
2025年是AI深度应用元年，AI走向产业级价值兑现。快手在1024程序员节展示AI与业务融合布局。程一笑称竞争关键是结合AI与场景，快手构建技术与应用栈，各业务成果显著，推动全链路AI重塑。
吴恩达：AI 将最先杀死前端
AI 对程序员的影响引发热议，吴恩达在 Newsletter 中给出加速排序：前端 > 后端 > 基础设施 > 科研。他认为前端开发被加速最厉害，后端需更多人工引导，基础设施和科研领域 AI 作用有限。同时指出初级、缺乏协作和创造性的工作易被取代。
手把手带你构建第一个业务本体（Ontology）：为 Agent 绘制业务地图。
文章介绍为企业AI Agent构建业务本体，阐述Agent需本体的原因，讲解TBox与ABox概念。给出构建流程，介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具，实战构建‘订单加急交付’本体并验证，还演示Python程序推理，展望本体应用场景。
“当年在OpenAI像在疯人院！”Jev作者完整访谈：全人类陪AI聊天的价值，不如程序员一个for循环
本文整理了前OpenAI核心研究员、Jev模型创始人Diogo Almeida的完整访谈，Diogo批判当前行业all in聊天大模型的路径偏差，推出专为程序决策设计、不做聊天交互的Jev模型，提出全新RLCD技术范式，倡导AI作为软件底层基础设施赋能自动化生产力。
Claude最强领域被GPT反超！GPT 5.5最难编程基准破0
编程领域曾由Claude引领，如今GPT 5.5在大模型解决率为0%的最难编程基准上实现突破。程序重建基准测试（ProgramBench）考验严苛，过往模型解决率为0，GPT 5.5高和超高推理模式成功破局，展现了不同解题风格。