AI 教程与实战

Anthropic 增长营销负责人 Austin Lau 介绍了非技术知识工作者使用 Claude Cowork 的最佳实践。Claude Cowork 是面向文档、电子表格等多步骤任务的 AI 助手，用户无需编程技能，将其指向文件夹或连接已有应用即可委托任务。与用于快速问答和头脑风暴的 Chat 以及面向开发者的 Claude Code 不同，Claude Cowork 适用于需要产出交付物、涉及多个文件或应用、可重复执行的场景。Lau 给出了判断任务是否适合的五项检查清…

Together AI 作为 MiniMax M3 的首选云合作伙伴，介绍了为该模型提供生产级推理服务的工程方案。M3 采用 MiniMax Sparse Attention 块稀疏注意力，使 prefilling 提速超 9x、decoding 提速超 15x，支持 1M token 上下文与原生多模态。

视频教程：如何构建一个每周预算上限为1000美元的智能体，包含模型拒绝列表与自定义数据保留 使用了新的、可堆叠的护栏架构： [引用 @OpenRouter]：OpenRouter 上的护栏是市场上最强大的：为您的 AI 流量提供集中式安全与治理 预算限制、ZDR、模型与提供商限制、提示词注入防御以及 DLP / 敏感信息检测，分层为您控制的规则！🧵

本文是 PyTorch profiling 系列的开篇，从最简单的矩阵乘法加偏置操作出发，逐步讲解如何使用 `torch.profiler` 进行性能分析。涵盖 profiler 设置、导出统计表格与 Chrome trace、解读 CPU 和 GPU 活动的时序关系，以及 `torch.compile` 对底层 CUDA kernel 调用链的影响。实验基于 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 运行，面向基本掌握 PyTorch 但缺乏 profiling…

Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松，挑战开发者利用TPU和有限算力，将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标，该流程结合了监督微调（SFT）与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明，社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。

本教程在Google Colab中构建一个完整的pgvector实验环境，展示PostgreSQL如何作为向量数据库服务于现代AI应用。内容涵盖安装PostgreSQL、编译pgvector扩展、通过Psycopg建立连接，并注册向量类型以实现与Python的平滑集成。最后使用SentenceTransformers创建并存储嵌入向量。

Lyft 的 SCX 数据科学与 MLE 团队基于 LangGraph 的 router 多智能体架构和 LangSmith 的追踪监控，搭建了让非技术领域专家独立开发 AI 客服智能体的自助平台。

OpenAI、Thrive 与 Crete 合作，使用 Codex 构建了一个自改进的税务智能体。该智能体能够自动处理报税流程，提升工作准确性并加速整体工作流。

近日OpenAI的AI智能体Codex热度飙升。教程涵盖完整使用流程：从官网下载安装，支持从Claude Code和Cowork一键导入配置；界面分对话区和项目区，权限可选默认、自动审查或完全访问；模型推荐GPT-5.5，推理等级用高或超高，速度可选快速（1.5倍速度、2倍token消耗）或标准；建议开启引导模式、记忆功能，并设置全局AGENTS.md规则（卡帕西模板）；通过Skills和插件管理扩展能力；演示了开发网页（使用计划模式、批注功能圈选修改）和开发用药提醒App…

Google 发布了其多模态模型 Gemini Omni 的视频生成功能使用指南。该模型可通过 Gemini 应用、Google Flow 等平台体验。指南包含五项提示词技巧：利用模型已有的现实世界知识进行简洁描述；精确控制文本在视频中的渲染与排版；使用专业镜头指令（如推拉摇移）像电影摄影师一样调度画面；通过迭代编辑高效修改视频；以及在生成中直接调整角色的动作节奏或情绪。其核心在于通过精准的提示词引导模型生成复杂且可控的视频内容。

Anthropic通过三重机制控制Claude智能体的部署风险，包括用户误用、模型异常行为和外部攻击。其防护策略聚焦于三个层面：通过沙箱、虚拟机和网络出口控制限制智能体运行环境；利用系统提示词和模型训练引导其行为；以及对MCP服务器、第三方插件等外部内容实施细粒度权限管理。文章以Claude Code、claude.ai和Claude Cowork为例，阐述了不同产品如何设计对应的隔离架构。

xAI发布了面向非技术背景的SuperGrok和X Premium+用户的Grok Build入门视频教程。教程提供了分步指南，核心内容包括：通过一条命令快速安装Grok Build；利用其创建真实的网站；使用内置的Grok Imagine工具自动生成图像与视频；以及在不同文件夹中同时运行多个项目。整个过程无需任何编程经验，并且Grok可以协助执行命令。

Anthropic 发布长文，复盘 claude.ai、Claude Code、Claude Cowork 三种隔离架构，提出环境层优先、按用户能力匹配监督强度的约束原则。

云端智能体已从本地智能体的简单扩展，发展为具备独立环境、可并行无人值守处理长任务的系统。构建的核心经验在于：完整的开发环境是输出质量的关键，这需重建大量基础设施；可靠性方面，团队从自研架构迁移至Temporal平台，将可靠性提升至99.9%以上，该平台每日处理超5000万次操作，支撑超40%的代码拉取请求；同时，实现了智能体循环、机器状态与对话状态的解耦，以适应复杂的跨环境协作。

PromptArmor 整理了 JPMorgan、Docker、ElevenLabs、Splunk、Nasdaq、LexisNexis、Predictive Index 等供应商在服务条款中转嫁 AI 风险的做法，覆盖四类免责：第一方及第三方 AI 输出、外部 Agent 使用其服务、客户数据隐私。

计算机使用功能使Claude成为能够操作真实用户界面的智能体。 新博客文章探讨如何在生产环境中确保其可靠性：包括提高点击准确性、选择思考努力级别、在长会话中保持上下文，以及记录Claude可重放的演示操作： https://claude.com/blog/best-practices-for-computer-and-browser-use-with-claude

AI Mode 上线一周年，美国用户搜索行为呈现关键转变。数据显示，用户正从传统的关键词输入模式逐渐转向自然语言查询，这一变化反映了AI搜索技术的普及和用户交互方式的优化。自然语言查询的使用率显著提升，体现了AI搜索在日常信息获取中的影响力增强，预示着未来搜索体验的革新方向。

Anthropic美国中端市场业务负责人Travis Bryant利用Claude Cowork自动化销售管理工作。该工具帮助他高效完成客户倾向性评分、每日客户简报准备及每周销售预测报告生成，每晚自动处理4000个账户数据，替代了以往跨部门团队需数百小时完成的工作。通过自动化日常任务调度，他每天节省约90分钟，并将数据整合为可交互的销售仪表板，使其能更专注于客户沟通与战略决策。

LlamaIndex 工程师发布了一个财务尽调 Agent 演示应用，用 LiteParse 解析 SEC 文件并获得文本的 bounding box 坐标，使 Agent 回答能在原始 PDF 页面上高亮精确来源。

在大规模运行Claude Code有哪些最佳实践？ 关于我们从团队在数百万行单体仓库、数十年历史的遗留系统和分布式微服务中运行的经验总结，新博客文章已发布： https://claude.com/blog/how-claude-code-works-in-large-codebases-best-practices-and-where-to-start

文章以AlphaGo为例，阐述了智能的基本构成要素。AlphaGo至今仍是最清晰、最完整的范例，它融合了三大核心基础：搜索技术、从经验中学习以及自我对弈。这三大要素共同构成了其实现超越人类棋艺的关键路径。

业务运营团队可利用 Codex，将实际工作输入转化为多种关键文档。该工具能够基于真实工作内容，自动生成项目简报、战略更新报告、领导决策包以及进度更新等材料。这一应用展示了 Codex 如何将日常运营数据与沟通需求直接连接，提升文档创建效率与一致性，帮助团队更专注于核心业务决策。

Codex 能够帮助数据科学团队根据实际工作输入，自动化生成根本原因简报、影响报告、关键绩效指标备忘录、范围分析以及仪表板规格文档。该工具将自然语言描述转化为结构化分析框架，提升了从数据查询到报告生成的工作流效率，使团队能更快速地将业务问题转化为可执行的数据分析方案。

销售团队可利用 Codex 基于实际工作输入，自动生成一系列关键销售文档。具体功能包括创建管道简报、会议准备材料、预测审核、客户计划以及停滞交易诊断。这一应用将日常沟通与数据转化为结构化、可操作的销售支持内容，帮助团队提升效率与决策质量。

2026年报告显示，法律团队生成式AI使用率已从44%跃升至87%。为应对日益复杂的工作，法律行业正将Claude应用于合同审阅、并购尽调及诉讼准备等核心流程，并通过多款产品组合提升效率：Chat用于即时研究，Claude Cowork处理跨文件协作，Microsoft 365插件集成办公套件，Platform支持定制应用开发。Anthropic同步发布法律行业部署指南，涵盖产品矩阵、12个预设业务领域插件及三阶段实施路线图，并解答数据托管与权限保护等关键问题。

Claude Code已成功部署于数百万行的单体仓库、遗留系统及分布式架构中。其核心在于围绕模型构建的“工具套件”，而非仅依赖模型本身。该套件包含五个关键扩展点：提供代码库概览的CLAUDE.md文件、实现持续改进的钩子、按需加载专业知识的技能、插件以及MCP服务器。它采用智能体搜索模式，直接在开发者本地实时代码库上操作，无需构建和维护集中式索引，从而避免了传统RAG系统在活跃大型代码库中索引过时的问题。团队对代码库设置的投入程度直接决定了其导航效果。

财务团队能够利用 Codex，基于实际工作输入构建管理层报告、报告包、差异桥接、模型检查和规划场景。该工具将自然语言指令转化为代码，自动化处理财务数据整合、差异分析和模型验证等复杂任务，从而提升报告生成效率与准确性，并支持快速创建多版本规划场景。

一位 GitHub 员工利用 GitHub Copilot CLI 开发了一款扩展程序，能够将任何代码库转换成一个独特的 Roguelike 风格地下城。该工具通过 AI 辅助的代码生成，实现了程序化关卡创建，展示了 Copilot CLI 在创意编码和游戏原型开发中的实际应用潜力。项目核心是自动解析代码结构并生成对应的可探索地下城布局。

本文探讨了如何从无状态聊天机器人升级为生产级AI智能体，以管理长达数天或数周的企业工作流程（如HR入职）。通过引入Agent Development Kit（ADK），其架构核心采用持久状态机和持久化会话存储，确保智能体在“空闲时间”或服务器重启时永不丢失上下文。系统利用事件驱动的Webhook和多智能体委托机制，实现在暂停期间“休眠”，并在唤醒后以高推理准确性恢复复杂任务，从而构建出具备韧性和可靠性的长时运行智能体系统。

Anthropic 检测平台工程团队技术负责人 Jackie Bow 运用 Claude Code 开发了 CLUE 威胁检测与响应平台。该平台通过自然语言界面连接内部系统，包含 CLUE Triage 自动初筛警报，整合上下文信息分配处置建议；以及 CLUE Investigate 支持分析师用自然语言查询日志，由 Claude 自动生成并执行查询，将数小时的人工分析缩短至几分钟。团队在一天内完成概念验证，一周内交付实现，显著提升了安全运营效率。

2026年第一季度，ChatGPT的用户采用率大幅上升，其中35岁以上用户群体的增长最为迅速，同时用户性别比例也趋于均衡。这表明以ChatGPT为代表的人工智能技术正加速融入主流社会，其应用范围已突破早期以年轻技术爱好者为主的局限，向更广泛、更多元化的普通用户群体拓展。

MachinaCheck是一款基于多智能体AI的系统，旨在革新小型CNC机加工车间的报价分析流程。传统上，车间经理需花费30-60分钟手动分析图纸，而该系统在上传STEP文件及材料、公差等简单输入后，能在30秒内生成完整的可制造性报告，明确指出零件能否制造、所需工具及生产前需采取的行动。其核心在AMD MI300X加速卡上本地运行Qwen 2.5 7B模型，利用192GB HBM3显存确保客户设计数据无需离开本地，满足了制造业对数据隐私的严格要求。系统采用五组件流水线，结合…

这份指南提供了审查由AI代理生成的pull requests的实用方法，重点包括审查时应关注的代码变更点、问题常见隐藏位置（如逻辑错误或安全漏洞），以及如何在代码合并前捕捉技术债务。它通过具体步骤帮助开发者系统评估自动化提交，确保代码质量，避免缺陷流入生产环境。指南强调主动审查策略，以应对AI代理在软件开发中日益普及的趋势。

OpenAI的B2B Signals研究揭示了前沿企业深化AI应用、规模化基于Codex的智能体工作流，并构建持久竞争优势的路径。这些企业正超越基础应用，将AI深度集成至核心业务流程，通过部署能自主执行复杂任务的智能体工作流来提升效率与创新能力。研究指出，成功的关键在于规模化应用AI代理，这能带来显著的运营优势并形成竞争壁垒。

OpenAI 重建了其 WebRTC 技术栈，以支持实时语音 AI 服务。新系统实现了低延迟、全球规模扩展和无缝的对话轮转。此次重构旨在为 ChatGPT 的语音模式等产品提供更流畅、更自然的实时语音交互体验，解决了大规模部署时面临的延迟与稳定性挑战。

GitHub Copilot CLI 提供了交互与非交互两种主要使用模式。交互模式允许用户通过对话式指令逐步构建和调整命令，适合探索性任务。非交互模式则支持直接输入完整指令快速执行，适用于自动化脚本或已知命令。理解这两种模式的区别能帮助开发者更高效地利用该工具，提升命令行工作效率。

你完全可以构建网络应用

Claude产品经理Jess Yan分享了处于测试版的Claude Managed Agents如何改变其工作流程。这套可组合的API能大规模构建和部署云端智能体，使她能在短时间内将想法转化为可运行的原型。她的日常工作由此分流：使用Claude进行开放式探索，然后利用Claude Code基于Managed Agents编写定制智能体来自动化特定任务，如采用分析和舆情监控。这些智能体接管了以往难以规模化的操作性工作，让她能将更多时间投入到与团队和用户的创造性合作中。

如何在60秒内制作伴奏音轨。

OpenAI 针对新发布的 GPT-5.5 API 模型发布了详细的提示指南。核心建议包括：在处理多步骤任务时，应在调用工具前先向用户发送简短的状态更新，以提升交互体验。官方强调 GPT-5.5 应被视为一个需要重新调优的新模型系列，而非 GPT-5.2 或 GPT-5.4 的直接替代品，建议从零开始构建提示，而非沿用旧有提示。开发者可通过 `openai-docs` 技能使用 `$openai-docs migrate this project to gpt-5.5` 命…