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现在,你可以在手机上用AI生成一个APP了。
作者参加百度Create 2026 AI开发者大会,介绍百度秒哒。它是能帮开发产品的Agent,虽与顶级产品有差距,但全链路适配、对国内生态友好。大会上线APP版,能直接生成安装包,操作简单,解锁普通人创造力。
《动手写AI Agent》上下文工程:比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开,指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织,包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令,还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
《动手写AI Agent》50 行代码,你的第一个 Agent
文章教你用50行代码打造能读文件、跑命令、自主决策的AI Agent Ling。介绍用JSON Schema给LLM装工具,通过循环让LLM按需调用工具,还给出运行示例及与Claude Code的对照。
BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界
超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton,实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新,在多专业学科任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。
推理路径的动态调控:让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题,本文提出测试时提示干预框架PI(π),通过《When/How/Which》三模块协同,将人类专家经验融入推理过程,在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
刚刚,智谱开源了他们的最强多模态模型,GLM-4.5v。
智谱接连开源GLM - 4.5和GLM - 4.5V,后者为多模态模型,总参数106B,在42个评测基准中41个达到SOTA。经测试,它视觉推理强、速度快,还有视频理解等功能,API定价良心,体现持续开放精神。
ICML 2025 | CoTo:让LoRA训练「渐入佳境」,模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略,解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器,后期提高激活概率,提升模型融合、剪枝能力,还能增强单任务性能与训练效率,已被ICML 2025接收。
macOS Harness:AI 自己写代码,操作你的整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目,目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作,模型用其操作应用,还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势,目前仅支持 macOS。
Karpathy:大模型交互的第三种范式来了?这是不是夸大其词
Anthropic 上线 Claude Tag,可让团队在 Slack 与 Claude 协作,能完成写 PR、数据分析等任务,有多人协作、积累上下文等特点。Karpathy 认为这是大模型 UI 第三次大改,但评论区有质疑,不过有大咖背书或成‘数字员工’。
好玩!AI模仿人类‘空像错觉’,开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架,模仿人类‘空想性错觉’,将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程,结合多种技术生成画面,但也继承了基础模型的一些局限性。