「验证者定律」共找到 1256 篇相关文章
11.4K Star！基于 AI 大神 Karpathy 的编程经验开源的 Claude Code 技能插件。
AI写代码常遇盲目假设、过度设计、乱改代码等问题。开发者把AI大神Andrej Karpathy经验总结成Claude Code插件andrej - karpathy - skills，设定四大原则，还介绍使用、验证及自定义方法。
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
用 AI Coding 工具生成 60 万字奇幻世界设定的实践记录
作者先尝试用 Python/C# 编排 LLM 调用生成小说世界设定，遇节点信息查看、输出形态等问题。后用 AI Coding CLI，经搭建骨架、基础层展开等阶段生成 60 万字奇幻世界设定，还基于此创作叙事。
Github持续上榜，这款 AI 自动渗透项目真有点东西！
传统渗透测试依赖人工，效率不高。开源项目PentAGI将‘AI Agent + 渗透测试’结合，能自动完成渗透测试任务，有自主决策能力，功能特性丰富，安装使用较方便，虽有局限但值得尝试。
MiniMax M2.7国服第一！龙虾自我进化，海外开发者疯狂刷屏
MiniMax M2.7发布后在全球开发者社区引发巨大反响，在PinchBench榜单上拿下全球第四、国产第一。它具备多智能体协作、自进化等能力，在代码、办公、科研等场景表现出色，还推出开源项目OpenRoom。
从狂热到工程、组织实践，OpenClaw这阵风能刮多久？
OpenClaw在中国开发者圈引发热潮，英伟达黄仁勋赞誉其为增长最快的开源软件。3月21 - 22日OpenClaw中国行将在12座城市同步举行，活动围绕其规模化使用、企业落地等具体问题展开，标志着其从热梗走向工程实践。
刚刚，Karpathy紧急删库！AI职业末日图爆火，6000万白领岗危了
AI大神Karpathy上线项目复盘AI对就业的“侵蚀”程度，结果显示全行业平均暴露分高，约6000万个岗位高危，“屏幕依赖型”职业告急。该项目爆火后被删，哈佛论文指出AI引发职业重组。
让龙虾越用越聪明！普林斯顿大学为OpenClaw搞了个强化学习框架
普林斯顿大学研究团队发布强化学习框架OpenClaw - RL，能捕捉用户反馈与环境结果信号，有独立解耦异步机制，融合打分与文本指导，经真实场景验证效果良好，蹚出自我进化新路径。
500行极简开源框架，硬刚GPT/Gemini视觉极限！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI构建SWE-Vision框架，让模型用代码处理视觉判断，在五个视觉基准测试达最优，其极简设计有效且泛化性强，代码已开源。
OpenAI Codex 负责人：懂底层是没被淘汰的唯一底牌，顶尖工程师的终极归宿是“代码审查员”
OpenAI Codex 负责人 Michael Bolin 分享职业经历，从 Meta 底层架构工作到加入 OpenAI。他指出 AI 时代工程师角色转变，懂底层是不被淘汰的底牌，还给出提升能力的建议。