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Anthropic 估值 3800 亿,增长营销只有 1 个人,还不会代码

Anthropic估值3800亿美元,增长营销团队仅一人。该负责人用Claude Code搭建自动化工作流,完成传统团队多人的活。不止营销部门,其他部门也用它提效,反映OPC趋势。

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10 万 Star 的反常识:AI 代码的瓶颈从来不是代码本身

GitHub上的Superpowers开源项目,半年攒10.9万Star。它是AI编程工具的工作流操作系统,让AI像工程师工作,有面试需求、细化计划等流程,内置14个技能,安装简单,理念超前但也有局限。

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InfoQ 2026 年趋势报告:AI 重工程师角色,但一切仍然关乎人

InfoQ 2026 年趋势报告探讨了 AI 对软件开发的影响,包括重工程师角色、团队演变等。嘉宾指出 AI 采用应结合风险和业务场景,巩固基础,重新设计审查流程,关注质量和人的因素。

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DeepSeek陈德里开发自动研究Skill,一篇论文人类只动脑2小时

DeepSeek研究员陈德里用自己开发的技能DeliAutoResearch等完成研究综述论文。论文提出自动研究智能体L1–L5自主度分类体系,对比四大架构模式,分析17个主流系统,还提出六大开放问题。

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DeepAgent:能够自主找工具的深度思考智能体,工具&任务随心配

现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent,能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色,为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。

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现在模型这么强还需要专业提示词吗?

文章探讨是否还需专业提示词,指出简单任务无需复杂提示词,但复杂任务时,它能像‘数学公式’拆解需求,还能充当‘工作流经理’。用好提示词能让AI成生产力工具。

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Auto Research时代,47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜

Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench,让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化,测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律,初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。

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AI也能换岗了!Anthropic教智能体交接班,不怕长任务断片

Anthropic设计出长时智能体运行框架,让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构,结合环境管理方法,提升全栈Web应用开发稳定性,但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。

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快问快答|AI都会代码了,还要不要报考计算机专业?!

在AI大模型能代码的背景下,InfoQ采访王昊奋、谭晓生、邹欣,探讨高考是否报考计算机专业。他们就专业前景、核心价值转变、核心能力等发表看法,还提及课程调整和其他专业选择。6月30日直播将深入探讨。

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倒反天罡:「租个人」网站爆火,AI开始雇人「跑腿」了

「rentahuman.ai」网站定位为「AI 的肉身层」,AI 可通过 MCP 协议或 REST API 雇人完成线下任务。网站上线后人力增长快,但也引发付款、任务真实性、安全伦理等疑问。

机器之心