AI 观点与方法

使用计算机使用功能，你可以让 Codex 取消你不再需要的订阅。观看过程非常愉快。没有特指哪个，对所有订阅都有效。

本文旨在厘清 AI 智能体领域中易混淆的关键术语。文章指出，模型（如 Claude、GPT）本身是无记忆、无循环的大语言模型。其行为由“Scaffolding”（行为定义层，如系统提示、工具描述）塑造，而“Harness”（执行层）负责调用模型、处理工具调用与控制循环，是智能体运行的核心。两者结合，模型才能成为智能体。文章以 Claude Code、Codex 为例，说明同一模型搭配不同 Harness 会产生迥异体验，并提出了 Agent = Model + Harnes…

这是一个结构化的提示词，用于指导 Codex 自动分析其历史记录以识别并固化重复工作流。该框架要求 Codex 回顾会话、Memories 等数据，找出重复、耗时且有明确复用价值的任务。筛选标准包括至少出现两次、输入稳定、可提升效率等。最终，Codex 应以“技能”、子智能体或自动化工具等最小实用形式创建或扩展现有资产，避免冗余。流程包括生成候选清单、执行创建，并汇报结果与待验证项。

Anthropic联合创始人Chris Olah在梵蒂冈出席教皇Leo XIV关于AI的通谕发布会。他指出，所有前沿AI实验室都面临商业、研究及地缘政治等多重压力，这可能与做正确的事相冲突，因此外部监督至关重要。他强调，AI模型并非像飞机那样被工程化构建，而是基于人类语言和思想“生长”出来的，其内在性质可能复杂难解。他提出三个需审慎思考的问题：如何确保AI发展的全球收益公平分享、如何思考AI时代的人类繁荣，以及AI模型内在性质的本质。他呼吁社会各界，尤其是宗教与民间团体，严…

人们常问我，用好Claude Code的最大技巧是什么。 如今我的头号技巧是：使用自动模式。 自动模式意味着不再有权限提示。它是实现“多Claude并行”的关键构件：启动一个会话，然后在其运行时，并行处理另一个会话。

今天我们开源了Bumblebee，一个适用于macOS和Linux的只读扫描器。 它检查开发者机器上的高风险软件包、扩展和AI工具配置。 连接到Computer后，每当出现新的供应链风险时，它可以触发更深入的扫描。 https://github.com/perplexityai/bumblebee

Salesforce已采用无头架构，允许销售人员通过AI直接更新数据，许多公司正通过MCPs跟进。同时，AI专家们正推动超越纯文本、更丰富的界面（如HTML），支持图表与交互。AI能根据场景动态生成定制化界面。无头系统并非移除前端，而是支持多种可塑化界面（如音频、网页）。未来软件的核心价值在于动态管理这些界面、确保其准确性，并将各类AI产物整合为可演化的上下文数据库与制品库。用户界面并未消失，而是变得“可塑”，能按需变形。

谷歌CEO Sundar Pichai在I/O大会上与MatthewBerman进行了深入对话，全面探讨了当前人工智能发展的多个核心方面。Pichai重点关注了AI代理如何可能取代部分互联网功能，并改变用户的信息获取方式，甚至威胁原始互联网的形态。对话还深入讨论了开源AI模型面临的商业模式困境、中美在AI领域的激烈竞争格局，以及网络安全威胁，包括AI可能引发的攻击和谷歌的应对策略。此外，Pichai指出谷歌正面临巨大的AI算力需求，计算资源已成为主要瓶颈，并探讨了发布强大A…

提示💡 你无需担心自动路由（以及所有单独模型）的缓存未命中问题 OpenRouter会将你的会话固定在一个模型/提供商上，直到缓存过期

Anthropic 工程师 Thariq Shihipar 撰文介绍他为何在 Claude Code 中改用 HTML 而非 Markdown 作为输出格式，理由包括信息密度更高、长文档更易读、便于分享链接、可加入滑块等双向交互，且 Claude Code 能结合文件系统、MCP、浏览器和 git 历史摄入更多上下文。

Claude Code团队正从Markdown转向HTML作为主要输出格式。Markdown虽简洁，但在信息密度、阅读性、分享和交互方面存在局限。HTML能支持表格、CSS样式、SVG图表和JavaScript交互，提供更清晰的视觉结构和高信息密度。由于HTML文件可通过浏览器直接打开和分享，便于团队协作审阅。Claude Code利用其广泛的上下文获取能力生成实用的HTML制品，适用于项目规划、文档编写和验证等多种场景，显著提升了AI生成内容的可读性与实用性。

人们每周在ChatGPT中生成超过15亿张图像。 研究员 @kenjihata 与产品负责人 @adele__li 及主持人 @AndrewMayne 一起，探讨自 Images 2.0 发布以来出现的新用例和趋势。

使用 Gemini 3.5 Flash 构建你的第一款游戏。 无需复杂的3D建模，即可将日常物品直接转化为互动的数字体验。从一个 Nano Banana 提示开始，在 Canvas 中将你的图像变成游戏，并优化你的愿景以获得最佳游戏体验。

AI代理在实际应用中需为每个外部服务重复构建集成逻辑，成为其发展的主要瓶颈。针对此问题，Membrane推出了一种通用“技能”解决方案。通过该单一技能，Claude Code、ChatGPT、Cursor等主流AI代理能够用一条指令调用超过10万个不同的API，涵盖从Stripe支付服务到NASA火星车数据等各类服务。这极大简化了开发流程，将定制化集成转变为通用的连接能力，降低了使用门槛。同时，Membrane正发起社区挑战，鼓励用户提交小众API以获得演示和免费额度激励，…

Forge 是一个为自托管大语言模型设计的可靠性层，专注于提升工具调用能力。它通过错误解析、重试提示、步骤强制等防护机制以及高效的上下文管理，成功将8B参数模型在复杂多步骤智能体任务中的表现从53%大幅提升至99%。其核心配置（Ministral-3 8B模型）在自建的26项评估中综合得分达86.5%。Forge 提供三种集成方式：作为全托管工作流运行器、多智能体架构的共享调度器，或嵌入自有编排循环的防护中间件，并附带一个可透明接入的OpenAI兼容代理服务器。

当生产环境的目标从功能准确性转向更好的对话时，哪些设计模式依然有效？文章提出五个对话设计模式，用于改善面向客户的AI体验，并探讨从精准应答到自然交互的实践路径。

NVIDIA Cosmos Predict 2.5 是一个 2B 参数的世界模型，可根据文本、图像或视频片段生成物理合理的视频。通过 LoRA 或 DoRA 在 DiT 的注意力层（to_q, to_k, to_v, to_out.0）和前馈层注入可训练适配器，冻结全部基座权重，在单个 80GB GPU 上即可完成参数高效微调，避免了全量微调的高成本与灾难性遗忘。该流程使用 diffusers 和 accelerate 库，利用 92 个机器人操作视频训练集与 50 个 (…

InsForge是一个专为AI编码智能体设计的一站式开源后端平台。它通过MCP Server和CLI+Skills两种接口，让智能体能像后端工程师一样直接操作数据库、认证、存储、边缘函数、模型网关等全套后端服务，从而端到端地构建全栈应用。平台支持云托管与基于Docker的自托管，可一键部署至Railway、Zeabur等主流平台。

本文探讨了分布式训练中的正确性难题及DTensor方案的权衡。DTensor通过为张量附加放置元数据（如Shard、Replicate）来自动管理通信，确保计算正确性。文章通过一个并行化案例，展示了不使用DTensor时手动处理梯度计算可能引发的静默错误（如梯度为零或倍增），从而凸显了正确性的复杂性。然而，DTensor的抽象层在简化开发的同时，也可能在大规模场景下引入隐性的性能开销。因此，在设计分布式系统时，需要在抽象的开发便利与底层的计算效率之间做出审慎权衡。

Anthropic CEO Dario Amodei在《华尔街日报》YouTube频道采访中表示，软件成本将急剧下降，可能基本免费，传统软件需百万用户分摊成本的前提将不再成立。同时，数十年来建立的许多工作和职业可能消失。Amodei认为社会能够应对并适应这种变化，但他警告人们目前完全未意识到即将到来的变革及其巨大规模。

PromptArmor 发布 Microsoft Copilot Cowork 安全从业者指南，指出该云端智能体的主要风险是间接提示词注入，且开箱即继承用户的 Microsoft Graph 权限，陈旧的 Teams 成员关系和过度共享的 SharePoint 站点都会成为攻击面。

减少API长提示首令牌生成时间的实用技巧：预热提示缓存。 在用户提示前发送系统提示。Claude会将其写入缓存，但跳过生成任何输出。 当真实用户请求到达时，将直接命中预热缓存。

腾讯云开源了TencentDB Agent Memory，旨在解决Agent长任务中上下文窗口易满、Token成本高的问题。该方案采用“上下文卸载”与“Mermaid任务画布”两项核心技术，将完整信息卸载至外部存储，同时用结构化任务图保留关键状态与执行路径。实验显示，该方案在多任务连续会话中最高可降低61%的Token消耗，并提升任务成功率。项目已适配OpenClaw等主流框架，支持一键集成与本地SQLite存储。

使用顶尖AI模型处理邮件的月度成本约为22至130美元，中位数26美元。若软件公司以75%毛利率定价，年费可能高达350美元，加上托管服务后标价或达500美元，约为Google企业邮箱费用的两倍。采用小型模型可降低成本10至20倍，而通过本地运行利用用户GPU，更能将成本削减至接近零。结合基础启发式方法和技术优化，总成本有望降低100倍。这种针对不同工作负载匹配模型并进行成本分层的推理市场细分，将是未来一两年AI软件发展的关键。

Together AI 发布全开源视频翻译工具 Violin，代码以 MIT 许可证开放在 github.com/shang-zhu/violin。流程分三步，用 Together 的 Whisper V3 做多语言转写，DeepSeek V4 Pro 做翻译，Together 托管的 Cartesia Sonic 3 合成多种母语语音，且不支持声音克隆。

在连续批处理中，同步方式导致CPU与GPU交替工作，造成闲置浪费。测试显示，使用8B模型生成8K令牌时，GPU有24%的时间处于空闲状态。异步批处理通过分离工作负载，让CPU准备下一批次（N+1）的同时，GPU计算当前批次（N），从而消除闲置间隙。这可通过CUDA流实现操作并发，无需更改内核或模型，仅需协调硬件执行顺序。理论上，该方法可将总生成时间从300.6秒减少至228秒，实现24%的免费加速。相关技术已集成到transformers库的连续批处理中，显著提升推理性能。

PromptArmor 分析 Agent 沙箱域名白名单的配置与风险，指出 npmjs.com、github.com、docs.google.com 和 *.amazonaws.com 等常用白名单域名都可能被提示注入用作数据外泄通道，例如通过 Google Forms 预填提交链接或攻击者注册的匹配通配符的子域名。

不使用最智能的可用模型/设置会让我有些焦虑。 但有时如果速度真的很慢，我也不介意。 我在想，我们是否应该更关注价格/速度的权衡，而非价格/智能的权衡。

Arm第二代可扩展矩阵扩展（SME2）与Google AI Edge软件栈集成，将CPU转变为强大的矩阵计算加速器，从而实现高性能的设备端生成式AI。本文以Stability AI的“stable-audio-open-small”模型为例，阐述了利用LiteRT、XNNPACK和KleidiAI构建的“转换、优化、部署”自动化硬件加速流程。该方案在基于Arm架构的移动设备和笔记本电脑上，成功实现了音频生成速度提升2倍以上、内存使用减少4倍的显著效果，同时确保了高音频质量。…

Anthropic公司发布了一份面向AI原生初创企业的实用指南，旨在重塑2026年创业生命周期的构思、最小可行产品、发布和规模化四个核心阶段。该手册为每个阶段提供了具体目标、退出标准、常见失败模式及AI驱动练习，涵盖如何利用Claude进行问题验证与客户发现、避免AI生成代码的技术债务、区分真实产品市场契合度与早期炒作，并引入智能工作流替代创始人手动操作。指南还整合了多家初创企业的实践案例，为从零开始围绕AI构建公司的创始人提供架构、范围与安全方面的最佳实践。

OpenAI Codex 团队工程师撰文详解如何在 Windows 上为 Codex 构建沙箱。Windows 缺少 macOS Seatbelt 或 Linux seccomp 这类开箱即用的隔离能力。

通过@continuedev在VS Code中直接运行DeepSeek V4、GLM-5.1、Kimi K2.6等多款模型@SiliconFlowAI 支持标签自动补全、AI对话编辑和智能体功能 以下是3步设置指南 🧵⬇️

知识工作者平均每天收到121封邮件，传统收件箱处理模式难以为继。未来邮件处理将转向高度个性化与自动化：用户能用自然语言定义处理规则，实现收据自动转发、销售线索自动录入CRM等流程。所有历史邮件将构成个人上下文层，为AI处理新邮件提供背景信息，敏感信息则由设备端模型进行私密处理。最终，收件箱本身将消失，真正重要的信息可能浓缩至仅6条。

Claude 最新模型在电脑与浏览器使用能力上显著提升，支持构建复杂智能体系统。本文针对Claude 4.6系列和Opus 4.7提供实践指南，重点优化截图分辨率：Claude 4.6系列API限制最大长边1568像素、总像素115万；Opus 4.7提升至最大长边2576像素、总像素375万。发送前将截图缩放到限制内是提升点击准确性的最有效方法。推荐起始分辨率为1280x720，Opus 4.7用户可优先使用1080p，并避免发送未经缩放的原始截图或过低分辨率图像。

本文面向使用开源框架的机器学习工程师，阐述了AWS如何为大规模基础模型的全生命周期提供核心基础设施。其核心是三大紧密集成的组件：配备多代NVIDIA GPU（如H100、H200及新一代Blackwell B200/B300）的大显存加速计算实例；用于集体通信的高带宽、低延迟网络（节点内NVLink与节点间EFA）；以及可扩展的分布式存储。这些基础设施与Slurm/Kubernetes等资源编排系统、PyTorch/JAX等ML框架协同，共同支撑预训练、后训练和推理工作负载…

本文介绍了一种创新方法，将LLM工具直接嵌入脚本的shebang行中执行指令。通过LLM的fragments模式，shebang行可执行简单任务，如生成SVG图像；使用-T选项能调用外部工具（如llm_time）创作包含当前时间的俳句；更复杂的是运行YAML模板，其中定义了Python函数作为工具进行数学计算，示例中演示了计算2344乘以5252加134的过程，并通过调试输出展示了分步结果，最终得到12,310,822。这展现了LLM作为脚本解释器的强大扩展性，能够支持从内…

Together AI 发布文章解析 DeepSeek-V4 服务方案，认为其关键变化是架构层面将 1M token 上下文压缩问题转化为推理系统工程问题。

用户指示AI模型Codex去赚取5美元，Codex自主完成了一系列任务：寻找开源安全审计赏金项目，提交有效的拉取请求，与维护者沟通，并处理了GitHub验证流程，最终使工作被合并。经过约22小时的工作，用户获得了16.88美元的首笔付款。按此推算，若每日重复，月收入可达506.40美元。这初步实现了Sam Altman关于AI能主动为人赚钱的愿景，虽然金额尚小，但标志着一个令人兴奋的开端。

主观能动性向来具有自我增强的特性，而AI正在放大这种效应。 低能动性的AI使用者进一步丧失能动性，高能动性的AI使用者则进一步增强能动性。

以下介绍如何集成GPT-Realtime-2为CRM工作流添加语音控制功能。