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奥特曼小号泄密:OpenAI代码工作100%交给Codex!工程师才揭底Codex“大脑”运行逻辑,碾压Claude架构?
近日,OpenAI工程师揭秘Codex“大脑”运行逻辑,介绍其智能体循环及构建提示词等过程。还提及用1个PostgreSQL主库和50个只读副本顶住8亿用户,同时持续探索数据库性能极限。
机器人终于「懂」家务了!伯克利MomaGraph让机器人像人一样做家务
过去家用机器人做家务存在诸多难题,最近加州伯克利和马里兰大学联手推出 MomaGraph 技术。该技术采用「Graph - then - Plan」思路,团队搭建了完整体系,在星动 Q5 上测试效果好,让家用服务机器人迈向实用。
MiniMax 上市后的第一个开源:给 Coding Agent 立个规矩
2026 年初 MiniMax 成功上市港股,市值达 1100 亿港币。其上市后首个开源项目 OctoCodingBench 聚焦 Coding Agent 评估,解决规则复杂时 Agent 合规问题,为其立规矩,有重要社区价值。
极速开发出一个高质量 Claude Agent Skills 最佳实践
作者实践开发Claude Agent Skills积累经验分享。先介绍Skill概念,对比与MCP区别;再讲最佳开发实践,如借助AI、利用官方案例等;还给出Claude Skill自身设计、规范等方面的最佳实践及避坑指南。
Data+AI 新年特辑:2025 的顿悟时刻与 2026 的关键十问 | Q推荐
过去一年,Data + AI 关注点从模型能力转向企业承载 AI 的系统能力。InfoQ 联合 Snowflake 发起直播活动,邀多行业人士复盘与前瞻,有认知回顾、十问环节,结尾嘉宾留 2026 预测。
AI Coding 生死局:Spec 正在蚕食人类编码,Agent 造轮子拖垮效率,Token成本失控后上下文工程成胜负手
本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列之一,聚焦 AI Coding 在程序员群体的演进与落地。探讨了 Spec 驱动开发、Agent 崛起、Token 成本等问题,指出上下文工程是 AI Coding 成败关键。
Ilya闹翻,奥特曼400万年薪急招「末日主管」!上岗即「地狱模式」
近日,奥特曼为OpenAI招募「准备工作负责人」,年薪55.5万美元加股权,约400万人民币起步。该岗位像「救火队长」,要管控AI风险,因当前AI风险更严峻,且OpenAI安全团队人员流失。
普通人的AI知识库
对普通人而言,没必要用复杂AI知识库,把NotebookLM用好就够了。Google的两个更新让它更强大:一是升级Gemini 3,二是和Gemini应用打通。它是最适合普通人的AI知识库,有诸多优点。
谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。
GPT-5.2发布,OpenAI十周年纪念版更新。
OpenAI在成立十周年之际发布GPT-5.2。此次更新让其在真实工作场景更实用,包括PPT/表格制作能力升级、前端编码能力惊艳、视觉能力细节处理更强、工具调用意识领先等。