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千问:阿里第二次“无线战争”
本文以乔布斯用 iPhone 点咖啡引出当下科技圈流行发布会点咖啡展示 AI 能力,对比过去与现在,指出数字世界核心范式从移动转向 AI。介绍阿里千问饱和式投入情况,还分析其可能借鉴拼多多、抖音策略,站在长尾对立面。
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。
9.1K Star!这个工具把 Claude Code 的幸福感拉满了,终于不用手撸 JSON 配置了!
Claude Code等让开发者回归终端开发,但配置“反人类”。GitHub上的cc-switch工具基于Rust + Tauri开发,支持多款模型快速配置切换,有可视化面板及多种功能,还集成Skills库,大大提升使用体验。
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。
Svelte 团队成员开源新框架 Ripple,又一个想“改写前端”的框架?
Ripple是全新开源前端框架,由Svelte核心维护者打造,融合多框架理念,采用TS优先设计,有细粒度响应式机制等,目标是带来更简单开发体验,团队还探索集成AI能力,目前处于早期阶段。
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。
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。
Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践,阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台,针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案,还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。
大模型开发实战从入门到入坑:动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议,介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议,能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理,手把手教从0到1实现MCP Server,助读者理解背后技术。
Office危!阿里千问这回把“办公全家桶”打包进了对话框
阿里千问升级办公和写作能力,将文档生成、排版、编辑、格式转换等功能集于一体。PPT创作能打通全流程,文档编辑支持多操作,还能进行格式转换,一站式办公体验高效便捷。