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震撼!0人类,16个Claude全自主开发,2万美元十万行代码成功运行Linux

Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队,让16个Claude自主协同,花两周和2万美元,编写出超十万行代码的C语言编译器,能运行《毁灭战士》、编译Linux内核,但也暴露了一些局限。

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AI看不懂的色盲测试背后,藏着一场像素与诗意的战争。

作者和同事测试AI色盲测试图,多模态模型Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5等纷纷答错,仅GPT 5.2 Thinking答对且靠代码作弊。研究发现,AI看图断章取义,缺乏人类的“格式塔”能力。

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大模型思维链推理速度倍增!——RoT新框架把思维链「画」进隐空间

随着大模型规模扩展,思维链(CoT)成处理复杂推理任务标准范式,但显式CoT依赖长序列生成,隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架,利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入,实现Token压缩与推理加速,且过程可分析。

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只会写代码没戏了!奥特曼最新面试题曝光:1人要干1个团队的活

OpenAI开年首场答疑会,奥特曼坐镇回应关切。他承认团队为追求ChatGPT编程能力,牺牲创意协作能力。还谈及软件工程未来变革、AI成本降低、Agent自主运行等问题,也对众多提问给出看法。

新智元
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2026:ASI奇点之年!

马斯克断言2026是奇点之年,称AI发展如超音速海啸。从AI编程能力提升、任务时长指数级增长,到‘品味奇点’概念提出,各方面迹象显示AI正深刻变革各行业。杨静与李建忠对谈探讨了ASI奇点相关话题。

新智元
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关于Claude Skills,我给你写了份82页的白皮书

作者关注Claude Skills功能已久,使用后感受是它让Claude学会按需加载。还解析了Skills、MCP、Sub - agents区别,指出有人认为Skills比MCP更重要,最后介绍82页白皮书内容及获取方式。

花叔
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让AI真正懂数据:猫超Matra项目中的AI知识库建设之路

文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题,促使Matra项目诞生,旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果,还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。

阿里云开发者
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OpenAI:如何用 Codex 在 28 天内极速打造安卓版 Sora

OpenAI发布工程博客,揭秘用Codex不到一个月打造Sora安卓版应用的过程。这款应用上线首日冲至Google Play下载榜第一,24小时内用户生成超百万视频,开发过程耗约50亿tokens,崩溃率仅0.1%。

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智能体并非越多越好,45%准确率成关键拐点

Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现,单个智能体准确率超45%,增加数量会损性能,还揭示工具税、错误螺旋等问题,给出预测公式。

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a16z 提出 AI 产品的「水晶鞋效应」:第一批用户反而是最忠诚的

OpenRouter 报告基于 300 多个模型、100 万亿个 token 交互数据,分析 LLM 应用情况。提出「灰姑娘水晶鞋效应」,即 AI 模型首批用户留存率更高,与传统 SaaS 玩法相悖,还通过案例分析其表现及对 AI 创业的影响。

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