🔥「只需一张消费级显卡，2小时完成26M参数GPT训练！」 🌟「从零构建中文大模型的最佳实践指南」 🚀「兼容OpenAI API，轻松接入各类AI应用平台」

这是一个非常有意思的话题，近日有人对 Anthropic 发出了灵魂质问，既然 Claude Code 已经能 100% 自己给自己写代码，那么为什么 Anthropic 还有上百个工程师的岗位空缺：

引言 Agent Loop 是 CountBot 的核心引擎，实现了经典的 ReAct（Reasoning + Acting）循环模式。本文将深入分析其工程实现，探讨如何将学术概念转化为可靠的生产代码

Cursor真是太强了，取代程序员指日可待。这是我花了两天时间，用Cursor写出来的一个电子木鱼小程序。

手把手教你给 OpenCLAW 添加自定义 Skill：从“Hello World”开始 最近 OpenCLAW（或类似智能体框架）在开发者圈子里特别火，我也忍不住在自己的 Mac Mini 上搭了一

前言 几篇文章下了，真心希望可以把这种所谓的技术门槛打下来！！这几天，我深度体验了字节 Trae 最新推出的 Skills 模式 今天体验 AI 真的能自己把 Bug 改完，而且改得有模有样！这篇文章

四个数字，定义了这篇文章要讨论的问题： 这四个数字的张力，就是 AI 基础设施最核心的工程问题：用户要求即时响应，模型需要漫长思考，算力必须精确调度，而传统流量层对这一切一无所知。 目录 一个请求的生

这里用前几天新出的小米自研 AI 大模型 MiMo-V2-Flash 举例，进行接入第三方模型 API 的配置

相信这两天大家应该都已经被 Gemini3 和 AntiGravity 刷屏了，特别昨晚谷歌还发布了 Nano Banana Pro ，可以说这两天几乎成了谷歌的 AI 专场，所以这里也介绍下这两天的

豆包手机的“AI 自动操作”并不是魔法，而是它悄悄站到了普通应用无法触及的系统底层：能看到你看不到的画面、点到你点不到的位置，还能在你玩手机时在另一块隐形屏幕上悄悄完成整套流程。它并不是变聪明...

在2024年的编程生态中，AI辅助开发工具已从“辅助角色”进化为“核心生产力工具”。从GitHub Copilot到Cursor，再到新兴的Trae和Kiro AI，开发者面临的选择愈发多样化...

料太真，真的马斯克立马跳起来开人了。（doge） 当事人是一名 xAI 工程师，名叫 Sulaiman Ghori（下面就叫他阿苏吧），刚刚把 xAI 再次拱上舆论风口： 在一档播客上激情聊公司...

深入讲解 Claude Code 的 Skills 系统,包括核心概念、渐进式披露架构、创建自定义 Skills、最佳实践,以及如何让 Claude 从通用助手进化为领域专家。

ReactServer Actions RCE 漏洞分析:本文档深入分析了 React Flight 协议（Next.js Server Actions 的底层协议）中的一个远程代码执行

2025年以来，我们正站在人工智能应用演进的一个关键节点上，从预测式AI（分析模式、进行分类）到生成式AI（创造文本、代码、图像），我们如今正迈向第三个阶段：AI Agent。

大家好，我是孟健。 上周六下午，我收到一封邮件。 标题很直白："你的东西泄露了，兄弟"。 邮件里附了一个暗网论坛链接，声称我的网站 kirkify.net 的数据库已经被公开下载。 ▲ 就是这封邮件。

什么是 Eino？解决了什么痛点？ 在 Eino 出现之前，用 Go 写 AI 应用通常面临三个问题： 编排混乱：多轮对话、工具调用（Function Call）、状态流转全靠 if-else

过去几年，前端开发的节奏一直在悄悄发生变化：从「组件开发 → 低代码 → 设计稿转代码工具」一路往前推进，但始终有一道过不去的坎——模型看不懂设计稿，只能看懂语言。这意味着我们依然要靠开发者手工理解

最近这两天，如果你常刷 GitHub、X（推特）或者各种极客群，几乎绕不开一个名字——Clawdbot。 作者还给它设置了一只红色小龙虾图标🦞（Claw），寓意非常明显：它有钳子（手），它能干活。 数