Claude Fable 5.1 用书中相邻文本解开 64 个数字,并把更大的 285 数字密码推进到只剩九个未知字母。真正值得理解的是它如何选中可验证的问题、找到索引规则,又在哪里停下来。
MIT 用 8 条原则、4 种课程政策和 26 项行动,把学习目标、评估、住宿制共同体与持续治理连成一套可迭代的教育改造方法。
输入数据和使用场景,AI 就能从编辑叙事图、基础图、动态图、地图和交互大图中选型,并生成可直接打开的 HTML 图表或整页报告。
八成企业尚未看到 AI 影响利润。问题不只是模型能力,而是企业仍把智能体塞进旧流程:工作流、治理、领导方式与人才成长必须一起重做。
一次前向计算只产生一个 Token。围绕这个物理事实,读懂 Prefill、Decode、KV Cache、连续批处理、分页显存,以及 Agent 为何高度依赖前缀缓存。
一份可以照着操作的 Grok Bot 模板指南:先盘点会复制和不会复制的内容,再按按钮完成分享、安装与外部依赖验收。
从第一个领域 Bot 开始,手把手搭建 Cloud Agent 委派、Proof 验收、Notion 巡检、分级合并、Jenny 复盘与 P0 响应闭环。
一家公司怎样从受制于人的工具或供应商,变成掌握客户关系、网络效应与长期选择权的关键节点?这篇解读拆开 Paul Graham 的创业力量清单,也保留它最重要的约束:每一步都必须先让客户受益。
从业务所需的上下文、潜在故障、强制策略和运行环境出发,借助 create_agent 与 middleware,把八类能力组合成真正适配任务的 Agent Harness。
以 Void Explorer 为主案例,具体拆解如何先定义玩法与视觉,再搭建可观测测试、多尺度坐标、流式地形、性能基准和 Blender 资产管线。
改了一版 Skill,究竟是真变好了,还是只在几次试跑中看起来更顺?这份 OpenAI 实操指南用六个步骤搭出完整评测闭环:定义成功、人工试跑、设计正反用例、检查 JSONL 轨迹,再用结构化 rubric 审查质量。文中保留全部代码,并提供可直接生成测试 Prompt 与检查清单的交互工具。
他们未必熟悉代码语法,却懂业务、会测试、能挑错,也能把软件交付出来。真正移动的不是专业底线,而是实现门槛。
从 Plain、Stripe 与 Databricks SQL 的逐项授权,到五类客服工作流的可复制指令、交付验收、停止条件和 Routine 设置。
Grok Bot 是什么,如何用三个字段定义一个 Bot,怎样通过聊天、例程和其他 Bot 触发任务,以及如何管理共享电脑的权限风险。
模型变强之后,仓库里那堆当年为了兜住弱模型写下的规则,正在反过来拖慢它。这份指南把 OpenAI Developers 的建议拆成四步可照做的改造:收窄 skill 描述、把 AGENTS.md 从强制通读改成按需索引、给安全环境明确放权、把完成标准写进任务 prompt——每步都附「改对后怎么确认」。
T:0(Airwallex 旗下)工程师 Erik 的长文:给总账接上再快的 Agent,它也只能猜。复式记账本来就带着一套能用算术核对的「本体」,把被软件丢掉的链接存回来,AI 才能指着证据回答「为什么」。
Projects 在云端有一台自己的电脑,跨数月保留共享上下文;你交代一次,它就会按 Slack 消息、PR 变化或定时计划自己开工。目前是 beta,逐步向所有用户开放。
先在 ChatGPT 上线的全双工语音模型开放给开发者。它怎么处理打断和噪音、怎么把任务委派给后端,评测、价格和 10 段演示视频怎么看。
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