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1700个OpenClaw技巧,我用多邻国的方式学会的!

AI带来学习方式变革,OpenClaw技巧众多难记。智谱清言APP的学习搭子功能,可将GitHub项目生成多邻国式课程,还能处理论文、演讲等素材,通过多种技术实现知识读薄、读活、读透。

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超越Skill?又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%

Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现,仅改动8KB的AGENTS.md文件,就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案,后者完胜,还解决了上下文膨胀问题。

AI工程化
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Nature | 清华&芝大团队:AI让个体科学家“加速”,却让科学边界“收缩”

2026年1月14日,清华与芝大团队在《Nature》发表研究,通过分析4100余万篇论文,揭示AI融入科研的“双重效应”:它是个人科研“加速器”,让使用者产出和职业发展提升;也是科学整体“收缩器”,使集体知识疆域收窄。

力学与人工智能
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【万字长文】Claude Skills完全指南:从概念到实战

这是万字Claude Skills指南,从概念到实战。介绍了Skills是模块化能力包,有渐进式披露设计,对比了与MCP、Subagent区别,阐述其优势。还讲了创建、设计、使用方法及分类体系,提示安全风险并推荐资源。

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LLM算力告急?把文本变图片,推理成本直接减半!

大型语言模型处理长文本时计算成本高,本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略,将长文本渲染为图像输入多模态模型,可减少近一半令牌,且任务性能不受显著影响,在多任务中验证了其有效性。

深度学习自然语言处理
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谷歌卷Gemini模型,OpenAI刷GPT-5科研论文

谷歌推出Gemini 3 pro等模型,来势汹汹。OpenAI CEO称其带来经济阻力,还挖掘GPT - 5应用价值并发表89页论文,展示在科研流程中的表现,也提及失败风险与可用Prompt模板。

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Anthropic官方解密:3招上下文优化,破解Agent性能暴跌

本文是Anthropic官方文章翻译,从提示词工程拓展到上下文工程,阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成,还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。

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如何改变AI研究范式?谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇

谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR,它模拟人类研究范式,将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’,经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿,还引入自进化机制,测试显示其在复杂任务上领先。

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突破企业AI落地的瓶颈:LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析(附源码)

麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入,探讨数据层需求,通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座,解决企业AI落地瓶颈,附源码。

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RAG2.0进入“即插即用”时代!清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”

检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架,让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑,降低技术门槛与学习成本,还提升了复杂多跳问题性能。

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