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绿柏论科技的文章

“有奶才是娘,无 token 不义父” ​​​

“有奶才是娘,无 token 不义父” ​​​

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CNN 今天独家报道:今年春天美伊战争期间,美军差点在中东强行登检一艘中国船只—

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哈哈 Claude Code 终于支持 AGENTS.md,所以什么时候支持 .

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哈哈 Claude Code 终于支持 AGENTS.md,所以什么时候支持 .agents/skills ? ​

哈哈 Claude Code 终于支持 AGENTS.md,所以什么时候支持 .agents/skills ? ​

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这个新闻也挺劲爆的,堪比当年 OpenAI 黑进 HuggingFace,不过这

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之前在腾讯学堂(网页链接 )的一个问答,翻出来是因为看到一条推文:> “我为什么

之前在腾讯学堂(网页链接 )的一个问答,翻出来是因为看到一条推文:> “我为什么

之前在腾讯学堂(网页链接 )的一个问答,翻出来是因为看到一条推文:> “我为什么
腾讯学堂出品,本文整理自 AI 博主、《软件工程之美》专栏作者宝玉在腾讯内部的分享。他以自己做了三年的字幕翻译 App 为主线,讲了 AI 产品从找需求、判边界、最小验证、重设计到落地交付的完整过程;问答环节回应了另一个问题:每个个体如何与 AI 共同进化。做产品的、写代码的、带团队的,都能从这 ​

腾讯学堂出品,本文整理自 AI 博主、《软件工程之美》专栏作者宝玉在腾讯内部的分享。他以自己做了三年的字幕翻译 App 为主线,讲了 AI 产品从找需求、判边界、最小验证、重设计到落地交付的完整过程;问答环节回应了另一个问题:每个个体如何与 AI 共同进化。做产品的、写代码的、带团队的,都能从这 ​

腾讯学堂出品,本文整理自 AI 博主、《软件工程之美》专栏作者宝玉在腾讯内部的分享。他以自己做了三年的字幕翻译 App 为主线,讲了 AI 产品从找需求、判边界、最小验证、重设计到落地交付的完整过程;问答环节回应了另一个问题:每个个体如何与 AI 共同进化。做产品的、写代码的、带团队的,都能从这 ​
我现在 ChatGPT Pro 的利用率越来越高,主要是经常用它帮我做技术方案,

我现在 ChatGPT Pro 的利用率越来越高,主要是经常用它帮我做技术方案,

我现在 ChatGPT Pro 的利用率越来越高,主要是经常用它帮我做技术方案,
我现在 ChatGPT Pro 的利用率越来越高,主要是经常用它帮我做技术方案,效果特别好,而且不占 Codex 额度。

每次用的时候我直接把 GitHub 地址发给它,让它根据代码去分析去设计,写一份设计文档,甚至提交个 PR,后续我把设计文档下载到本地给 Codex 或者 Claude Code 去执行。

还有时候会让它跟 Fa ​

我现在 ChatGPT Pro 的利用率越来越高,主要是经常用它帮我做技术方案,效果特别好,而且不占 Codex 额度。 每次用的时候我直接把 GitHub 地址发给它,让它根据代码去分析去设计,写一份设计文档,甚至提交个 PR,后续我把设计文档下载到本地给 Codex 或者 Claude Code 去执行。 还有时候会让它跟 Fa ​

我现在 ChatGPT Pro 的利用率越来越高,主要是经常用它帮我做技术方案,效果特别好,而且不占 Codex 额度。 每次用的时候我直接把 GitHub 地址发给它,让它根据代码去分析去设计,写一份设计文档,甚至提交个 PR,后续我把设计文档下载到本地给 Codex 或者 Claude Code 去执行。 还有时候会让它跟 Fa ​
智谱用 GLM-5.3 自己优化了自己的推理系统智谱今天披露,GLM-5.3-F

智谱用 GLM-5.3 自己优化了自己的推理系统智谱今天披露,GLM-5.3-F

智谱用 GLM-5.3 自己优化了自己的推理系统智谱今天披露,GLM-5.3-F
智谱用 GLM-5.3 自己优化了自己的推理系统

智谱今天披露,GLM-5.3-Flash 的全部生产推理已运行在超过 10 万块国产 AI 加速器上。从模型首次跑通到上线生产,不到两周,端到端吞吐量提升了 3.2 倍。完成大量优化工作的不是工程师团队,而是一个由 GLM-5.3 驱动的 AI 智能体。

智谱 CEO 唐杰发推说,他 ​

智谱用 GLM-5.3 自己优化了自己的推理系统 智谱今天披露,GLM-5.3-Flash 的全部生产推理已运行在超过 10 万块国产 AI 加速器上。从模型首次跑通到上线生产,不到两周,端到端吞吐量提升了 3.2 倍。完成大量优化工作的不是工程师团队,而是一个由 GLM-5.3 驱动的 AI 智能体。 智谱 CEO 唐杰发推说,他 ​

智谱用 GLM-5.3 自己优化了自己的推理系统 智谱今天披露,GLM-5.3-Flash 的全部生产推理已运行在超过 10 万块国产 AI 加速器上。从模型首次跑通到上线生产,不到两周,端到端吞吐量提升了 3.2 倍。完成大量优化工作的不是工程师团队,而是一个由 GLM-5.3 驱动的 AI 智能体。 智谱 CEO 唐杰发推说,他 ​
Claude 新出的 Claude Docs、Claude Slides  还挺

Claude 新出的 Claude Docs、Claude Slides 还挺

Claude 新出的 Claude Docs、Claude Slides 还挺
Anthropic 把 Claude 的后台任务模式 Cowork 和日常聊天合并成了一个入口,今天开始向 Pro 和 Max 用户逐步推送。

之前 Claude 有两个工作模式:聊天处理快问快答,Cowork 处理需要跑一阵子的大活儿——写报告、做调研、整理数据。问题是用户经常拿不准一个任务该丢到哪边,而且两边的上下文不互通。 ​

Anthropic 把 Claude 的后台任务模式 Cowork 和日常聊天合并成了一个入口,今天开始向 Pro 和 Max 用户逐步推送。 之前 Claude 有两个工作模式:聊天处理快问快答,Cowork 处理需要跑一阵子的大活儿——写报告、做调研、整理数据。问题是用户经常拿不准一个任务该丢到哪边,而且两边的上下文不互通。 ​

Anthropic 把 Claude 的后台任务模式 Cowork 和日常聊天合并成了一个入口,今天开始向 Pro 和 Max 用户逐步推送。 之前 Claude 有两个工作模式:聊天处理快问快答,Cowork 处理需要跑一阵子的大活儿——写报告、做调研、整理数据。问题是用户经常拿不准一个任务该丢到哪边,而且两边的上下文不互通。 ​
像极了学生时代班上那几个表面约好躺平,却悄悄熬夜苦读的学霸们😂 ​​​​

像极了学生时代班上那几个表面约好躺平,却悄悄熬夜苦读的学霸们😂 ​​​​

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豆包大模型 2.1 Pro 发布 0915 版本更新,API 已在火山方舟全量上

豆包大模型 2.1 Pro 发布 0915 版本更新,API 已在火山方舟全量上

豆包大模型 2.1 Pro 发布 0915 版本更新,API 已在火山方舟全量上
豆包大模型 2.1 Pro 发布 0915 版本更新,API 已在火山方舟全量上线。

这次升级有几个值得关注的点。

Agent 任务更靠谱了。模型在需要多轮调用工具、联网查资料再出报告的场景里,证据溯源和数据核验能力明显加强,输出结果更准确。

多模态 Coding 是这次最实用的变化。模型现在能直接读懂设计稿、 ​

豆包大模型 2.1 Pro 发布 0915 版本更新,API 已在火山方舟全量上线。 这次升级有几个值得关注的点。 Agent 任务更靠谱了。模型在需要多轮调用工具、联网查资料再出报告的场景里,证据溯源和数据核验能力明显加强,输出结果更准确。 多模态 Coding 是这次最实用的变化。模型现在能直接读懂设计稿、 ​

豆包大模型 2.1 Pro 发布 0915 版本更新,API 已在火山方舟全量上线。 这次升级有几个值得关注的点。 Agent 任务更靠谱了。模型在需要多轮调用工具、联网查资料再出报告的场景里,证据溯源和数据核验能力明显加强,输出结果更准确。 多模态 Coding 是这次最实用的变化。模型现在能直接读懂设计稿、 ​
Thariq 说:“对于大多数集成来说,MCP 比 CLI 更好”,这显然有点夹

Thariq 说:“对于大多数集成来说,MCP 比 CLI 更好”,这显然有点夹

Thariq 说:“对于大多数集成来说,MCP 比 CLI 更好”,这显然有点夹

OpenAI 的"Codex for Open Source"计划启动第二轮,面

OpenAI 的"Codex for Open Source"计划启动第二轮,面

OpenAI 的"Codex for Open Source"计划启动第二轮,面向开源项目维护者的资助名额从 5,000 个翻倍至 10,000 个。 这个计划半年前上线,核心目的是给开源维护者减负。维护一个被广泛使用的开源项目意味着大量的 PR 审查、Issue 分类、版本发布和安全维护工作,Codex 想用 AI 工具分担其中的重复劳动。 ​

OpenAI 的"Codex for Open Source"计划启动第二轮,面向开源项目维护者的资助名额从 5,000 个翻倍至 10,000 个。 这个计划半年前上线,核心目的是给开源维护者减负。维护一个被广泛使用的开源项目意味着大量的 PR 审查、Issue 分类、版本发布和安全维护工作,Codex 想用 AI 工具分担其中的重复劳动。 ​

越来越多的发现,Vibe Coding 到后来,想法都不是瓶颈,验证才是。很多想法不停的往上面加,反正 AI 都能给你做出来,做出来了以后呢根本来不及一个个功能测试。 也不能说都是垃圾,但和以往手工编码那种节奏没法比,以前写完通常要反复测试一下,由于产出速度不高,是测得过来的,有问题能马上知道在 ​

越来越多的发现,Vibe Coding 到后来,想法都不是瓶颈,验证才是。很多想法不停的往上面加,反正 AI 都能给你做出来,做出来了以后呢根本来不及一个个功能测试。 也不能说都是垃圾,但和以往手工编码那种节奏没法比,以前写完通常要反复测试一下,由于产出速度不高,是测得过来的,有问题能马上知道在 ​