「128K上下文」共找到 1236 篇相关文章
爆火开源AI画布，真正可落地的手写AI黑板
文章推荐开源AI画布PenEcho，它是个超智能黑板，适合学习场景，让手写与AI共生。能理解内容及空间关系，把回答放回画布，支持多模型，还具备多种功能。
一文搞懂Codex连接控制：iPhone，MacBook，Mac mini，远程服务器
文章详细介绍 Codex 连接控制的三类方式：把 Mac 当主机让其他设备控制、用 Mac 控制其他 Codex 主机、让 Codex 连接远程开发机/服务器，还提及相关设置及注意事项。
写了 17 年开源代码，我为什么认为 Coding Agents 堆功能是在瞎折腾？
libGDX 创始人、17 年开源老兵 Mario Zechner 吐槽 Claude Code、OpenCode 等工具功能堆叠，带来掌控感丧失等问题。他推出极简主义编程 agent pi，仅含四种工具，有最短系统提示词，扩展性强，能让开发者重拾掌控权。
18 岁创业者用 OpenClaw 管 16 个 AI Agent，一个人的 Agent 公司怎么运转
18岁无编程背景创业者用OpenClaw搭建多Agent协作平台，16个Agent分工明确，配合Claude、GLM等工具提升生产力。他分享工作流搭建、成本、模型选择等经验，还谈了对OpenClaw发展的看法。
Anthropic 为什么推出 Skills？它会革谁的命！
近期Claude Code出圈，开发者基于其构建应用。Anthropic 作为先驱，在 MCP 后推出 Skills，旨在解决现有技术架构痛点，它是标准化 SOP，有分层设计优势，还推荐了 skill0.atypica.ai 平台。
为什么 2025 的基模公司都押注 Interleaved Thinking？
本文探讨 2025 年基模公司押注 Interleaved Thinking 的原因。从大模型迭代说起，介绍其在多模型中的体现，阐述该思维链对 Agent 的重要性，还提及 MiniMax 在推动其成行业标准上的诸多努力及带来的影响。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
让AI自动化控制电脑的一切操作automation-mcp
自动化 MCP 是模型上下文协议服务器，为AI提供完整 macOS 桌面自动化能力，如控制鼠标、输入指令等。文章介绍了安装、使用工具、架构、安全权限、集成示例等内容。
豆包工作体验：Agent 正在成为工作的新入口
豆包发布“豆包工作”，定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好，能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移，Agent 成工作入口，还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。