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「必读」新鲜出炉,全都看过来:Claude code团队内部skill构建踩坑经验大全来了
Claude code团队成员Thariq分享内部构建Skills经验。介绍Skills类型,如库和API参考、产品验证等;给出制作技巧,像聚焦关键信息、建立“常见坑”专区等;还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法。
LLM 语境下,「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解?
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事,包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题,测试中 HOPE 表现优,但也遭质疑,当前 LLM 研究更关注改善记忆。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
OpenAI 内部揭秘:我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况,介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景,还给出最佳实践,如用‘提问模式’开始、组织好提示等,展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
OpenVision 2:大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中,视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂,成本高。研究者提出OpenVision 2,移除文本编码器与对比学习,引入随机丢弃视觉token技巧,性能佳且效率高,挑战了对比学习范式。
Figma 如何使用 AI 来支持而不是取代设计师
Figma 在设计平台集成 AI,有自动命名层等功能,能将文本提示等转换为生产就绪代码。其 AI 功能基于早期基础设施,关键在于 Dev Mode 和 MCP 服务器,确保设计师掌控输出,降低制作软件障碍。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧,传统微调方法有短板,免训练对齐(TF Alignment)应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文,提出三阶段分类框架,实验显示TF方法优势明显,还指明未来研究方向。
Claude Code 首席工程师揭秘 AI 如何重塑开发日常!
近日,Anthropic发布Claude Code首席工程师Boris与对外沟通负责人Alex的对话,揭秘Claude Code诞生、能力、技巧与展望。它可在终端辅助编程,适配多环境,还集成Claude Max套餐,新模型让其功能更强大。
实锤!GPT-5.5「降智」被抓,OpenAI官方文档认了
近期,网友发现GPT - 5.5使用一两个小时后突然变傻、质量下降,开发者经测试实锤系统会静默切换模型。Plus和Pro用户均受影响,此前GPT各版本升级也常引发“降智争议”。