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今天10月23日周五28 条
  1. 雷峰网54

    千问Go!上线“我的应用”,支持搭建长期可用、可分享的专属应用

    千问Go!上线“我的应用”,用户无需编程,说出需求即可搭建长期可用、支持分享和持续更新数据的专属应用。该功能接入阿里云AI应用生产平台Meoo(秒悟),自动完成应用搭建、数据库配置和部署上线;结合云端Pro能力,可在授权后调用淘宝、大麦、夸克网盘等应用中的数据。目前“我的应用”和支持操作云手机、云电脑的云端Pro均处于邀测阶段,用户可在千问App内排队申请。

  2. 掘金 · 人工智能51

    AI 越来越会写代码,工程师的价值在哪里?

    AI 越来越擅长实现明确任务,工程师的价值更多体现在发现问题、组织 AI 工作和判断结果是否可靠。文章转述 Craig Li 使用三台苹果电脑运行七个编程 Agent 的实践,并结合自身经验,建议从小任务开始,明确交付要求、保留核验证据,并通过追问设计取舍积累理解。作者也指出,这套工作方式依赖 CTO 的任务选择与审查投入,不能据此推断人员替代比例。

  3. 掘金 · 人工智能63

    Hikari 桌面 AI 智能体的功能、架构与工程实践

    Hikari 开发者介绍了这款桌面 AI 智能体工作区的功能与工程架构,将项目工具、任务状态、权限审批和改动审阅整合在同一应用中。项目采用 Electron、React 和 TypeScript,支持多模型接入、规划与执行模式,并通过验收条件、检查点和 Git 工作树管理执行与交付。

  4. 掘金 · 人工智能64

    提示词不是越精确越好:明确任务写规则,复杂问题先探索

    提示词应按任务确定性选择写法:明确任务细化规则,复杂问题只给目标、约束和输出形式,把诊断路径留给 AI。文中用字段改名和首屏加载优化作对比,建议复杂问题先分析原因、比较方案,不立即修改代码。智能体工作流也可按此分工,固定环节写死规则,需要判断的环节由 AI 探索、人审核,再用精确提示词执行选定方案。

  5. 掘金 · 人工智能76

    Claude Code 实测:拆成 3 个并行子智能体慢了 54%,花费为单智能体的 2.2 倍

    Claude Code 跨文件代码调查实测中,3 个子智能体并行方案比单智能体慢 54%、花费为其 2.2 倍,四次运行的核心结论一致。测试使用 Claude Code 2.1.304、Opus 5.5 和默认 medium effort,两种方案各跑 2 次,平均耗时分别为 93 秒与 143 秒,平均花费分别为 0.87 美元与 1.92 美元。

    推荐理由:这组对照把子智能体交接、重复读代码与复核摘要的开销具体化,为上下文足够时是否拆分任务提供了比较依据。

  6. 掘金 · 人工智能35

    低代码平台实测踩坑记录:从审核排序到历史数据,问题逐条清零

    低代码平台实测发现并修正了审核排序、停用流程、连续新增未清空表单、创建人筛选和历史数据展示等问题。排序异常源于更新绕过 save,历史数据页则误显示版本而非数据。自审自发问题改为两人互审,相关流程补入测试脚本,暴露出 AI 生成代码仍需人工实测校验闭环与边界。

  7. 钛媒体78

    Google CEO 复盘 Gemini 4 Argon,解释为何放弃 Gemini 3.5 Pro

    Google CEO 桑达尔·皮查伊在《Sources》访谈中复盘 Gemini 4 Argon,称其上线前72小时处理约25万亿个 token,是 Gemini 3.0 同期的3倍,目前仍受算力限制。

    推荐理由:访谈交代了先用小模型密集迭代、再将技术积累用于旗舰模型后训练的取舍,为理解算力约束下的研发节奏提供了具体背景。

  8. 掘金 · 人工智能31

    从 Claude Opus 5.5 到 GPT-6.1 Sol:自适应慢思考时代,架构师该如何重构企业智能体?

    面向 Claude Opus 5.5 与 GPT-6.1 Sol 的企业智能体重构方案,主张按任务复杂度分配思考预算,以确定性状态机约束执行。方案让常规任务走轻量模型或规则,仅为复杂决策启用深度推理,并提供基于 Python 标准库的调度代码示例,演示状态转移校验与高危动作拦截。

  9. 掘金 · 人工智能51

    嘴替鸭小程序如何理解一句话:本地规则与大模型混合引擎拆解

    嘴替鸭小程序采用本地规则、每日语录池与大模型兜底的三层链路,处理社交场景中的意图识别和回话生成。固定规则通过关键词命中数与权重乘积排序,未命中时再匹配每日语录池,两层都未命中且用户已配置模型时才调用大模型。大模型一次完成意图识别与四种风格的回话生成,未配置模型或调用失败时降级为通用兜底模板。

  10. 掘金 · 人工智能56

    如何用 Pydantic 校验大模型输出:从 JSON 提取到业务规则核对与重试

    这篇教程以简历信息抽取为例,演示用 Pydantic 校验大模型输出,覆盖 JSON 提取、类型与范围约束、跨字段核对及失败重试。示例使用模拟返回,无需 API Key,安装 pydantic[email] 即可运行,并展示手机号与薪资规范化、工作年限一致性检查。教程还介绍真实 API 和框架接入方式,强调结构约束不能替代业务规则校验,重试达到上限后应交由上层降级处理。

  11. 掘金 · 人工智能42

    AI 对一位老开发者的副作用总结

    一位资深开发者总结使用 AI 一年多的个人感受:排障时更依赖现成答案,深度思考与技术钻研减少,也更难从学习和写作中获得成就感。他担忧 AI 智能体进步削弱程序员的职业壁垒,并认为普通人借助 AI 创作的成果易被复制,难以形成持久优势;这些是个人观察,而非定论。

  12. 掘金 · 人工智能36

    学习大模型训练的反向传播与优化器

    大模型训练通过反向传播计算损失对各参数的梯度,再由优化器根据梯度更新参数。反向传播利用链式法则沿计算图求导,PyTorch autograd 示例验证了手算结果,并说明梯度累加与清零机制。优化器从 SGD、Momentum 演进到 Adam,分别引入动量和基于梯度历史的自适应步长。

  13. Sidebar63

    EditUI 将 Chrome 中的界面审阅意见批量交给编码智能体

    EditUI 支持在 Chrome 中点击运行中的应用界面元素、描述修改要求,并收集多条意见后统一复制给编码智能体。它会捕获元素文本、DOM、类名、父级及附近元素、URL、视口和计算样式等上下文,省去标注截图、复制选择器或查找源文件的步骤。审阅结果可粘贴到 Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf 等工具中处理。

  14. 掘金 · 人工智能49

    探索 Ollama、LangChain 与 Gradio:从本地模型到 AI 应用的实战教程

    Ollama、LangChain 与 Gradio 实战教程通过代码演示,展示从本地运行模型、编排调用链到搭建交互界面的流程。示例使用 qwen2.5:7b,通过模板、模型与解析器构建调用链,再用 Gradio 创建聊天界面并生成临时公网分享链接。商用前需核对模型开源协议,本地部署也需做好输入过滤与权限控制。

  15. The Verge · AI44

    有人借助老游戏和 AI 破解了 Nintendo Switch 2

    破解者 Sammy Hajhamid 称,借助 OpenAI 的 Codex 和游戏 SmileBASIC 4,已为 Nintendo Switch 2 制作出“ns2jb”越狱工具。这是纯软件系留式越狱,每次开机都需从游戏中运行;已有改装者展示加入新可玩角色的 Mario Kart World,但越狱操作仍复杂,整体影响尚不明确。

10月22日周四
  1. 雷峰网76

    深度解读 PHP2Shell 与 GitLab 漏洞事件:AI 如何改变网络攻防节奏

    PHP2Shell、GitLab 等安全事件集中暴露软件基础设施风险,文章以此分析 AI 加速漏洞发现与利用后带来的攻防失衡。文中称,Calif 研究员将已发现的代码缺陷提炼为检索规则,交给大语言模型后,在几小时内找到另外两个漏洞点;GitLab 同一正则引擎则在一个月内被报告四个代码执行漏洞。

    推荐理由:从漏洞模式批量检索到补丁部署窗口,文章呈现了 AI 加速代码审计后,防守方修复节奏与运维成本承受的双重压力。

  2. 掘金 · 人工智能38

    饭桌上又卡壳了?我用 TRAE 写了个嘴替鸭,把回话提前备好

    开发者用 TRAE 完成嘴替鸭小程序,从工程搭建到真机运行,为社交压力场景提供回话参考。拆招页提供温和化解、幽默带过、直接拒绝、反将一军四种风格,支持调用大模型重新措辞。本地规则可离线、零成本匹配高频场景,大模型仅在无法识别时兜底,API Key 只保存在本机。

  3. 掘金 · 人工智能35

    从零到实战:AI 全栈学习进阶路线

    AI 全栈学习路线分为基础、模型、工程和应用四个阶段,目标是打通算法、工程与应用能力,逐步实现 AI 产品交付。实战示例涵盖 Python 数据处理、PyTorch 线性回归训练、FastAPI 推理接口封装,以及使用 LangChain、FAISS 和 BAAI/bge-small-zh-v1.5 实现文档向量化与检索。

  4. 掘金 · 人工智能61

    从 open-bots 被删的 713 行代码中拆解 AI 智能体工程设计与反面教材

    这篇教程从 open-bots 的 Git 历史中恢复被删的 713 行核心代码,拆解 5 个 AI 智能体工程设计及 2 类反面教材。设计涵盖总预算超时、托管与自定义工具分层、最终答案提取、HTTP 工具的 SSRF 防护,以及解析 x402 报价但禁用自动支付;文中也指出 DNS 检查与实际请求之间存在时间差缺口。

  5. 掘金 · 人工智能66

    DeepSeeker-Code 开源:DeepSeek 驱动的编码助手,支持预算控制与工单批处理

    樊小肆开源 DeepSeek 驱动的 AI 编码助手 DeepSeeker-Code,提供 VS Code 插件与终端 CLI,主打费用透明和预算控制。工具支持在独立 git worktree 中串行处理工单、自动执行验收命令并生成报告,费用达到预算的 120% 时在轮次边界硬截断,代码改动保留供人工处置。

  6. 掘金 · 人工智能52

    从会聊天到能干活:AI 智能体的五级演进、核心概念与产业格局解读

    AI 智能体的演进被划分为组件化、工程化、代码编程助手、会话智能体和 AI 智能体五个阶段,核心判断是竞争重心正从模型转向运行时与生态连接。文中区分了智能体、loop、harness、MCP 与技能的职责,强调执行反馈、上下文管理、沙箱权限和运行轨迹的作用。

  7. 掘金 · 人工智能54

    AI 扮演前端候选人接受 8 轮面试,作者未发现问答破绽

    kyriewen 让 AI 扮演有 8 年经验的 React 前端候选人,在禁用搜索和工具的文字模拟面试中完成 8 轮问答,按作者预设标准均获 A。AI 能纠正被故意记错的数字、识别概念陷阱并说明代码边界,但其项目经历和指标均为即兴编造,回答自洽不等于经历真实。实验仅进行一次,题目来自公开面经且没有现场压力;作者据此建议面试追查工程日志、监控等证据,并附上可复用的模拟面试提示词。

  8. 掘金 · 人工智能35

    Codex 开发聚合搜索应用实战操作详解

    Codex 聚合搜索应用实战演示了借助 AI 智能体完成需求拆解、接口设计到前后端联调的开发流程。方案采用前端交互、后端聚合与数据源适配分层,重点处理多源并发检索、结果标准化、去重排序及超时降级。开发时建议由 Codex 生成项目骨架和测试用例,再由开发者补充业务约束、异常处理与安全控制。