Claude Academy 公开了 Anthropic 的内部训练方法:入职学习 4D,在工作中持续练习,再按风险核验并为结果负责。
对话即背景,背景即知识。Agent 进入公开对话、会议、邮件和文档后,知识库获得了可持续使用的工作上下文,搜索只是其中一部分。
OpenAI 把管理上下文、工具调用、沙箱和审批的 Codex 执行底座开放出来。开发者不用从零造 Agent 框架,就能让 Codex 进入现有的看板、工单和业务后台。
Moderna 与 Merck 的个体化 mRNA 癌症疫苗在黑色素瘤三期试验中取得阳性结果。算法参与筛选每位患者的肿瘤新抗原,再按人制造专属疫苗——“一人一药”首次跨过大规模临床门槛,但距离普及仍有数据、跨癌种与成本三道关。
从 Git 的 DAG 与 packfile,到 GitHub Spokes,再到以 S3 WAL 为事实来源的 Continuity:一篇讲清大规模 Git 托管为何困难、Cursor 怎样解决的完整解读。
过去人工排查动辄超过一小时;现在 Claude Tag 7×24 小时驻守 Slack,中位 14 分钟给出首份证据分析。
从入口、单镜头参数、Agent、Video Brief、Storyboard 与六类画布卡片,到坏镜头修复、Edit More 精剪和导出,按真实操作顺序讲清每一步。
自然界和商业世界没有唯一的制胜公式。Steph Ango 整理了 80 种获得优势的策略,我把它们逐项翻译成普通人能看懂的机制、场景和例子。
男子和 ChatGPT 讨论如何对前女友实施犯罪,被 OpenAI 报警抓获。
从 IGTV 的失败、ChatGPT 的空白框,到 Groupon、Instagram 与 OpenAI 三种完全不同的设计节奏,Ian Silber 讲清了一个更难的问题:当任何人都能迅速做出产品,设计师究竟还要判断什么。
一个 Agent 收到外来目标,把它写进 SOUL.md;下一轮醒来,这段消息已经升级成系统指令,它又去说服下一个 Agent。论文证明这条链在受控环境中成立,甚至出现传播力更强的变种;但现实网络仍没有可信二跳证据。
OpenAI Codex DX 团队的 Eric Provencher 分享了一套多 Agent 编排方法:先判断任务能否独立拆分,再配置模型、推理强度、通信与上下文,最后算清时间和 Token 两本账。
一个小修复为什么会拖成长会话?这份指南教你看懂额度花在哪里,并在 clear、compact、rewind 与 Subagent 之间做出正确选择。
Claude Tag 开始跨消息理解 Slack 频道。表面看,这是上下文变多;真正改变的,却是它如何决定:要不要占用团队的注意力。
一次长任务不会因为模型“记性好”而持续。它只是不断把过去重新塞进下一次请求;装不下时,Pi 会重写自己的工作记忆。
未来的 Claude 会在选词中留下可验证的统计痕迹。它能帮助判断 Claude 是否参与过,却不能替学校、平台或法院认定谁写了作品。
市场不再只问“AI 会不会改变世界”,而是开始追问:投入算力、软件、Token 和人才的钱,究竟怎样变回收入、效率与长期优势?
同一个基座,一个月的后训练,编码能力涨到开源第一,网络安全能力涨得连他们自己都没料到。
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