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Anthropic内部高阶玩法曝光！旧金山一大牛亲测Claude Code改变产品开发的3大最佳实践总结
原创编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）如果到现在，你还只会把ClaudeCode当成一个纯Coding工具，那就有点跟不上大佬的步伐了。近日，小编发现了一篇有关CC新奇用法的干货，除了VibeCoding之外，还解锁了很多高阶玩法，比如深度调研、产品原型开发、构建自主工作流等等。更重要的是，其实这些玩法并不限于CC，如果你也在用其他编程工具，不妨也借鉴一下这位大牛的玩法思路。这篇干货的作者是一位旧金山专门从事研究大模...Anthropic产品开发ICCV 2025 | 描述替代指令：南大联合vivo发布DescriptiveEdit，定义语义图像编辑新范式
文章链接：https:arxiv.orgabs2508.20505项目链接：https:twinklece.github.ioDescriptiveEdit亮点直击：基于描述的图像编辑新范式：与现有方法依赖指令（instruction）表达编辑意图不同，本文提出描述（description）直接引导的语义编辑框架DescriptiveEdit。参考图控制策略：DescriptiveEdit在去噪过程中实现参考图控制，并通过零初始化的线性层学习自适应权重，有效缓解了图像编辑中精准编辑与结构保真的冲突。兼容良好且编...AI图象生成模型Google 白皮书核心解析：AI Agent 落地开发全指南
精华Google发布的《Agents》白皮书，为AIAgent的工程化实践提供了系统性的技术框架。作为一线开发者，我们需要的不是概念解释，而是可操作的技术方案。本文基于白皮书内容，结合实际开发经验，为Agent应用开发者提供从架构设计到生产部署的完整技术路径。如果你正在或计划开发Agent应用，这篇文章将帮你避开常见的技术陷阱，选择合适的架构模式。Agent的核心架构分为三个关键部分：模型、工具和编排层。1.模型层（Model）这是Agent...AIAgent日志AI智能体如何从原理走向工程化
随着大模型技术的飞速发展，AI智能体（AIAgent）正成为下一代AI应用的核心。本文将深入探讨AI智能体的核心构成、设计范式，并分析其在工程化、评估和未来发展上的关键要点。特别关注智能体如何与GPU加速卡、云原生环境协同工作，为大模型技术爱好者和GPU加速卡使用者提供深度洞察。1.什么是AI智能体？并非所有的AI产品都能称为智能体（Agent）。一个完整的智能体需具备以下四项核心能力：对话能力、推理能力、长记忆能力和工具...AI智能体工程化基于多分辨率连续小波神经算子与物理信息约束的时空演化高精度建模与仿真算法
一种基于小波神经算子WNO的深度学习模型，用于求解一维Nagumo方程（一种反应扩散方程）的时空演化问题。该问题被重构为二维处理，其中空间和时间维度分别作为两个输入维度。首先加载并预处理Nagumo方程的模拟数据，包括初始条件和对应解；然后定义了一个基于连续小波变换的二维WNO网络结构，该网络通过多层小波卷积和线性变换学习从输入（初始条件与时空网格）到输出（解场）的映射；模型支持在不同分辨率（亚采样、训练分辨率...分辨率物理NagumoRLC25强化学习之父Rich Sutton重磅：大模型内置知识是死胡同，提出Oak超级智能新蓝图
我最近一直在思考一个问题：我们现在看到的那些“智能”AI，比如能写诗、能画画的大语言模型，它们真的很“智能”吗？它们能不能像我们人类一样，真正地在未知世界中“学习”和“成长”，而不是仅仅“记住”和“模仿”？这个问题触及到了人工智能领域的“圣杯”——实现真正的强人工智能。我们渴望的，不是一个知道一切的百科全书，而是一个能自主探索、自主学习、自我提升的“心智”。最近，当我深入研读强化学习之父RichSutto...RLC25大模型内置Meta新方法DeepConf：大模型推理的 “笨毛病” 治好了！少写一半内容，还更准
最近我在整理大模型数学推理的实验数据时，发现一个特别“离谱”的现象：为了让AI解对一道AIME（美国数学邀请赛，难度接近奥数）题目，我们得让它生成512条完整的解题思路，最后再用“少数服从多数”的方式投票选答案。这就像请512个学生做同一道题，不管有人写得颠三倒四、有人明显算错，你都得把所有答卷看完——既浪费时间，又耗“笔墨”（对应AI的token生成量），最后正确率还卡在97%上不去。直到读到MetaAI和UCSD团队刚发...DeepConf大模型AI微软rStar2智能体：破解AI推理 “工具噪声 + GPU 闲置” ，“智能体RL” 14B 逆袭 671B！
当671B参数的DeepSeekR1仍被视为数学推理领域的“重量级选手”时，一款仅14B参数的模型却以更短的推理路径实现了性能超越——微软研究院推出的rStar2智能体（rStar2Agent），通过智能体强化学习（AgenticReinforcementLearning）技术，让小模型摆脱了“靠长度堆性能”的传统路径，具备了“更聪明思考”的能力。这款模型仅用64张MI300XGPU、510步强化学习训练，便在AIME24数学竞赛中取得80.6%的pass1准确率，超越OpenAIo3mini、C...AIGPU智能体大模型应用开发在不使用任何框架和SDK的情况下——基于原生Restful API实现流式传输与工具调用
原创“大模型原生API开发，所有东西都需要自己手动处理，很麻烦；但能够帮助我们理解大模型开发的运行过程。”在之前的文章中有说过，openaiSDK已经成为大模型应用开发中事实上的行业标准，而其本质上其实是对大模型API接口的封装；因此我们今天就不使用任何SDK的情况下，仅仅使用大模型的API接口实现流式返回和工具调用。在openaiSDK中网络工具使用的是最新的httpx，因此今天我们也用httpx实现大模型接口的异步调用，并实现工具调...大模型应用SDKRestful API大模型原生API在真实的业务场景中——提示词的使用和优化技巧
原创“没有最好的提示词，只有最合适的提示词；提示词的优化是一个循序渐进的过程，并没有一劳永逸的方法。”提示词可以说是大模型应用中最重要的东西，可以说其作用无可代替；但是我们很多人会陷入两个误区，一个是太重视提示词，另一个是太轻视提示词。虽然说现在网络上有很多提示词模板，甚至很多人也收藏了很多模板，但说实话在真实的业务场景中，你保留的模板不一定有用，而且很多时候你也只是保留一下，就像你收藏的各种学习...提示词工程提示词微调Claude Code 为何如此牛逼 (以及如何在你的 Agent 中复刻这种魔力)！？
ClaudeCode是我迄今为止用过的最令人愉悦的AIAgent工作流。它不仅让针对性编辑或凭感觉写点一次性工具这类事不再那么烦人，使用ClaudeCode本身就让我感到快乐。它有足够的自主性能做些有趣的事，同时又不像其他一些工具那样会带来令人不适的失控感。当然，大部分繁重工作是由新的Claude4模型完成的(特别是其交错思维能力)。但我发现，即使使用相同的底层模型，ClaudeCode在客观上也比Cursor或GithubCopilot的Agent更顺心！究竟...ClaudeAgent模型用“最笨”的方法，成为最强的AI Agent：Claude Code如何打败99%的对手？
为什么“越简单”的AI越好用？解码顶尖AI的“傻瓜”设计在我们的想象中，最顶尖的AI助手应该是无比复杂的：它们内部有无数个“小大脑”分工协作，形成一个庞大的网络，处理各种指令。然而，现实却可能恰恰相反。来自顶尖AI公司Anthropic的“编程助理”ClaudeCode，用它的成功告诉我们一个颠覆性的道理：最高级的智慧，往往隐藏在最朴素、最简单的设计里。它放弃了复杂的系统，选择了看似“笨拙”的简单，最终却比许多“聪明”的...AIAgentClaudeAI提示词终极指南：Anthropic讲透90%人不知道的高阶技巧
这是一篇来自AI大厂Anthropic的最新官方提示词教程精要，其内容质量极高，是每一位希望深入了解提示工程的实践者都值得观看和学习的宝贵资料。本文将带您深入探讨提示工程（PromptEngineering），这门与大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）高效沟通的核心实践。Anthropic应用AI团队的Hannah和Christian通过一个真实的案例，为我们展示了如何通过迭代、系统化的方法，将一个简单的模型指令，升级为一个企业级的自动化解决方...AI提示词AnthropicSaaS已死新论断！微软：AI“商业代理”将在 2030 年终结 SaaS
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社区头条去年年底，微软CEO萨提亚·纳德拉首次暗示“商业SaaS应用已死”时，这一表态在企业软件界引发了震动。如今，负责业务应用和平台的微软企业副总裁CharlesLamanna再次强化了这一愿景，并提出了既雄心勃勃又颇具争议的时间表与路线图。在Madrona风投公司播客《FounderandFunded》中，Lamanna与管理董事S.Somasegar对话时直言不讳：传统商业应用将在2030年代沦为“主机级遗产”——它们依旧运行，依旧消耗预算，但只是一个被时代抛...SaaSAI商业代理比Claude好用10倍，便宜10倍！世界上最快的Agentic编程模型！刚刚，xAI发布全新模型，免费用！网友：抽卡任
原创 社区头条编辑｜云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）8月29日凌晨，马斯克之前预告的全新编程模型终于发布了！距离xAI推出GrokCode不到三天，马斯克又带着一款大杀器来跟奥特曼的GPT5来打（抬）擂（杠）了！“感觉比Claude好用10倍，速度也快10倍！”这款模型一经放出，就收获了一个荣誉称号：「最快的agentic编程模型」。GrokCode这是要接管所有Cline的工作空间呀！手快的网友当然不会放过这款新编程模型，从X、Hackernews、Reddit...ClaudeAgentic模型颤抖吧3D艺术家！字节Puppeteer让AI自动绑骨+动画：无需专家调参，生成效果超专业级
社区头条论文链接：https:arxiv.orgpdf2508.10898Git链接：https:chaoyuesong.github.ioPuppeteer亮点直击构建了一个大规模的rigging数据集，包含59,400个已绑定模型，并提供多姿态子集；提出了一种新颖的自回归骨架生成方法，采用高效的基于关节的tokenization方式与分层序列排序，并结合随机化策略；设计了一种基于注意力机制的蒙皮权重预测架构，融合了具备拓扑感知能力的关节注意力机制；提出了一种可微分的基于优化的动画方法，能...3D图像生成AI从理论到实践：我用12要素方法重构了AI 智能体，效果惊人！
原创 精华本文为12FactorAgents[1]内容的翻译整理，并结合个人实践补充了部分笔记和理解。内容涵盖LLM代理开发的12项核心原则。“12要素代理”框架受著名的12要素应用方法论启发，为构建可靠、可维护且可扩展的LLM应用提供了全面的指南。这些原则解决了将非确定性AI组件集成到生产系统的独特挑战，强调明确的控制、托管上下文以及无缝的人机协作。1.自然语言工具调用这是Agent架构中最基础但也最关键的转换层。当用户说"帮我创建一个5000...AI 智能体AgentLLM为什么80%的RAG项目都失败了？100+团队血泪教训总结
原创 社区头条RAG作为AI工程师的入手项目，很多人觉得做个企业知识问答系统应该不难，实际上手才发现，网上的教程和生产环境的需求差距太大。从文档切块到向量检索，从模型幻觉到成本控制，每个环节都有坑。这篇文章记录了我们从零开始搭建RAG系统遇到的主要问题和解决方案。如果你也在做类似的项目，希望这些经验能帮你少走弯路。RAG系统架构演进基础RAG架构传统RAG系统包含三个核心阶段：索引阶段：文档分块、向量化、存储检索阶段：查询向...RAG大模型HiMarket 正式开源，企业级开发者真正需要的 AI 中台
原创随着AI应用在企业落地越来越多，开发者在落地AI应用时会遇到以下6方面的困难：1.AI能力接入与管理能力目录分散：企业内部的AI能力（比如：大模型、Agent、工具等）分散在不同部门和系统中，没有统一的管理和发现机制，导致开发者难以快速找到和使用所需的AI能力。上架流程不一致：不同AI能力的上架和接入流程各不相同，缺乏标准化的流程和接口，增加了开发者的接入成本和时间。权限与配额管理复杂：企业内部不同角色（比如：开...HiMarketAI应用开源OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析
原创 精华AI应用在企业中落地越来越多了，特别是帮助用户从海量文档中迅速找到所需信息并提供答案，这些应用在技术上往往会使用到RAG（检索增强生成），RAG技术是构建这类系统的主要选择。然而，传统RAG技术往往需要复杂的向量化过程，这不仅增加了开发难度，也限制了系统的效率和可扩展性。最近，OpenAI公布了一个令人眼前一亮的RAG问答系统架构设计新范式。这一系统同样基于RAG技术，但却完全摒弃了向量化步骤，实现了技术上的重大突破...OpenAIRAG
