AI 思考录

近日，有个大佬通过挖掘 Apple Neural Engine (ANE) ，针对苹果芯片底层 AI 逻辑做了一次细节公开，因为苹果 ANE（M4 芯片上为 16 核运算单元）长期以来是一个纯粹的“黑

近期，由小红书联合多伦多大学等高校的研究人员发布了 《SWE-Bench Mobile》（2602.09540） 论文，内容主要是评估 LLM 智能体在处理真实生产级移动端应用开发任务时的能力，并提出

AI 确实是时代浪潮，是必备技能，但是现在也慢慢成为一种“认知卸载”，没有“摩擦”过的技能经验，有的只是流水线的review过程，甚至连 review 都不存在了，有的只是麻木的支付 token 账单

最近一个叫 wifi-densepose 的项目登上了趋势榜，这个项目看起来就很反直觉，它主要是通过分析室内已有的 WiFi 信号来感知人的位置和姿态，从而实现“无摄像头”的监控。 简单来说，就是通过

AGENTS.md 相信大家应该不陌生，它们一般都是被放在根目录的典型 Context Files ，这些文件被默认作为 Coding Agnet 的 「README」，一般是用来提供仓库概览、工具链

最近看到一个很有意思的项目，它是一个由国外 Rork 团队推出的 AI 移动应用开发平台，宣称是“全球首个在浏览器中构建原生 Swift 应用的 AI 工具”，也就是，你可以不需要 Mac 和 Xco

最近，一篇名为 《SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks》 的论文提出了一个很有意思的观点：

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：

最近看了一篇 Siddhant Khare 关于 AI 的感悟，突然觉得很有共鸣，因为在深度使用 AI 的这些年，他发现产出越来越高，但人也越来越“被掏空” ，特别是上个季度他写的代码比职业生涯任何一

近日，Anthropic 发布了 《How AI assistance impacts the formation of coding skills》 ，这篇论文主要核心解释了一个问题：AI 写代码能

近日，谷歌 DeepMind、Meta、亚马逊和耶鲁大学联合发表了论文 《Agentic Reasoning for Large Language Models》 ，它解释了为什么大多数 AI age

这是一个很有趣的问题，很多人觉得有了 AI 之后是不需要学习，因为 AI 可以帮助他解决大部分问题，但是如果你已经使用过一段时间 AI，或者说你正在使用 vibe coding ，那么你的实际体验会告

近日，Cursor VP Lee Robinson 和 Claude Code 之父 Boris Cherny 都分享了他们的 AI 感悟和经验，特别是 Lee Robinson 的 《AI code

近日 Claude 开发公司 Anthropic 发布了一篇 《How AI Is Transforming Work at Anthropic》 的文章，文章是 Anthropic 在 8 月对内部

Tailwind 还是相当明白「会哭的孩子有奶吃」这个道理，“裁员风波”才刚开始，立马就收到谷歌 AI Studio 、Vercel 和 Lovable 的相关赞助： 这个风波其实并不是最近才开始的，

相信大家都经历过这样的疑惑，在使用 AI 的过程中，为什么我明明都纠正过它的问题，但是它下次还是依然会犯同样的错误，以至于我们不得不针对性写大量的规则来约束整个 Vibe Coding 的过程。 问题

之所以 2025 了 GSYGithubApp 还能迎来 Jetpack Compose 版本的开源，主要还是依赖于 AI 的强大：https://github.com/CarGuo/GSYGithu

不久前 DeepMind 发布了一篇论文，内容简单说是： RLM（Recursive Language Models） 不是让模型“硬记”所有内容，而是赋予模型像程序员一样操作数据的能力，让模型在不把

近期 OpenAI 发布了 《使用 Codex 在 28 天内构建 Android 版 Sora》 ，文章详细介绍了 OpenAI 团队如何利用自己家的 AI 编程助手 Codex（ GPT-5.1-

最近几天随着 Claude 3.7 Sonnet 的发布，朋友圈几乎都被各种刷屏，各种内容总结下来一句话： Claude 3.7 Sonnet 是迄今为止「最智能」且首款支持「混合推理」的模型。 刚好