McKinsey 拿出了实际数据:AI 参与的候选药物,发现时间砍掉 15% 到 80%,做医药或关注 AI 落地的可以看看。
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把技能文档变成 2756 个训练环境直接练进模型权重,微调后的 Qwen3.5-35B-A3B 在终端基准上超过了 Claude Sonnet 4.6,思路很新颖。
Ben Thompson 这期播客信息密度很高,拿 Dropbox 类比 OpenAI 那段尤其精彩,还有台积电和资本泡沫的一手分析。
Boris Power 说 OpenAI 八九成研究力量在搞 GPT-7 和 GPT-8,想了解 OpenAI 内部投入方向的话可以看看这条推文。
Fireworks 在 Kimi K3 上做了后训练,产出 Ember-1,跑编程任务时推理 token 少了 71%,性能不变,省钱明显。
GitHub Copilot 应用现在能同时跑多个智能体,每个会话有独立 Git worktree,边写边审边测互不冲突,教程链接在文里。
有博主实测 ChatGPT 语音模式调用 Linear 等工具,反应慢还老报错,说话人设也记不住,想用语音管工作的先看看踩坑。
Recraft V4.1 Flash 的实战案例,一条长提示词画出一堆小细节还都放对位置,完整提示词直接贴出来了,可以抄着改。
Google 的 Logan Kilpatrick 放话 2027 年会有自动赚钱的智能体公司,还给了现在就能上手的自查方法,可以看看。
Hamel Husain 回答了一个实用问题:用 LLM 当评审做评测时,得先拿人工标注数据验证它靠不靠谱,别直接信。
Matt Shumer 分享的一条提示词,让 AI 从逻辑门一路造出 CPU、操作系统和能玩的 3D 游戏,想折腾提示词的可以抄作业。
Databricks 这篇讲企业 agent 怎么管:91% 公司都在跑两套以上 AI 编码工具,它给了个选型、上下文、管控三件套框架,搞团队落地可以参考。
Ramp 的账单数据很扎眼:10% 客户吃掉 99.5% 的模型支出。这篇文章解释了为什么小公司的 AI 账单看着那么低——费用被软件厂商打包进订阅了。
Google 的 Logan Kilpatrick 放话 2027 年会有自己赚钱的智能体迷你公司,讨论下他是不是太乐观了。
一个年付 Devin 十万刀的团队,因为不让按季付款,两天用开源 Hermes 自己搭了替代品,成本只要四分之一,过程细节很实在。
Muse 智能体要加个专属标签页了,能一直盯着它虚拟机里的操作,网页版语音也改成了像打电话一样的小组件,用智能体干活的可以留意。
如果你用 GPT-6 Sol 或 Luna 做过视觉任务觉得变差了,现在可以去 API 或 Codex 里重新试试,OpenAI 已把 bug 修好。
让 Claude 用 JS 在 canvas 上直接画应用图标,作者拿自己 BaoCut.app 实测,提示词附上,做 App 的可以试试。
dair-ai 又更新一周论文榜了,这次有 7 篇,稀疏化和智能体自组织团队那几篇可以翻翻,找找自己方向的灵感。
有人把 Jev 挂在 Agent 的代码编辑流程后当模糊 Linter 用,加了中置信度层后捕获量翻倍,做 Agent harness 的可以看看这套 setup。
剪辑师可以看看:4 个开源 skill 分别管粗剪、Premiere 精修、字幕和成片,配 Opus 5.5 就能跑,还附了个 180 个 skill 的合集
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