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大厂代码库几百万行，Claude Code怎么跑起来的？Anthropic首次公开全套打法
Anthropic发布文章总结Claude Code在企业规模部署的最佳实践。Claude Code导航类似软件工程师，与RAG驱动工具不同。其harness由多扩展点组成，在部署中有三种常见配置模式，还给出应用建议。
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。
cursor翻车了，Anthropic：来，我教你怎么做long running Agent。
近期，Cursor宣称用大量智能体实现长程任务引发关注，但被指是营销惨案，代码存在诸多问题。Anthropic则分享务实的long - running思路，是记忆接力模式，代码可维护。未来模型能力提升或让代码成黑箱。
303页年度最佳AI Code综述：阿里、字节、快手30家顶级机构出品
分享303页《从代码基础模型到智能体与应用：代码智能实践指南》，由近30家顶尖机构出品。介绍2021 - 2025年代码大型语言模型发展，分析通用与代码专用LLM能力，阐明研究 - 实践差距，还开展实验。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。
记一次cursor编程代码修复的过程
作者分享用Cursor编程时遇到代码bug的修复过程。Cursor写的代码运行报错，自我修复及借助千问、DeepSeek都无果，最后靠谷歌找到解决办法，还提醒要降低对Cursor的依赖。
姚顺雨提到的「AI下半场」，产品评估仍被误解
OpenAI研究员姚顺雨提出「AI下半场」重点转向定义问题，评估重要性超训练。亚马逊Eugene Yan发文补充，指出产品评估常被误解，应运用科学方法，践行评估驱动开发，自动化工具也需人工监督。
AI 成为主流负载后，数据基础设施将如何演进？
随着AI应用爆发式增长，数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’，从场景和能力两方面阐述演进方向，以响应AI时代数据基础设施变化。
教程 | 如何做出 X 上爆火的 AI 蓝图动画
作者受X上爆火的Midjourney风格代码启发，分享恐龙主题短片制作方法。介绍风格代码功能，还讲了控制画面配色技巧，最后给出复杂动画prompt示例，推荐找风格代码的作者和网站。