一位社区负责人近日分享了31条Claude Code使用技巧，数量远超创始人公开的13条私藏方法。此前，Claude Code创始人在社交平台发布长推文，介绍其个人常用的技巧，获得近400万阅读量，引发广泛关注。此次社区负责人披露的技巧不仅涵盖代码优化、提示工程与自动化实践，还深入解析了Claude在实际开发中的高效应用场景，为开发者提供了更全面的参考。该分享迅速在技术社区传播，成为继创始人推荐之后又一热门学习资源。
随着大模型竞争重心从训练前阶段转向后训练优化，持续为闲置显卡支付高昂费用已成为企业沉重负担，无异于慢性自杀。近年来，按Token计费的Serverless模式迅速崛起，彻底颠覆了传统算力租赁的暴利格局。该模式通过精细化资源调度与弹性计费机制，显著降低大模型训练成本，使算法工程师得以更高效地调用算力资源，真正掌握定义物理世界的能力。
当前AI发展普遍以Token吞吐量为核心指标，然而这一路径忽视了对全面能力的构建。文章提出应转向打造“AI超级工厂”的愿景，强调系统性整合感知、推理、决策与执行等多维能力，推动AI从单一性能竞赛迈向综合效能提升。通过重构发展路径，聚焦于技术协同与场景融合，AI将更深度赋能复杂现实任务，实现从“快”到“强”的范式转变。
Vibe Coding作为一种新兴的智能编程技术，正在显著提升开发者在构建AI基础设施时的效率。通过与AI进行自然语言对话，开发者能够快速生成所需代码，大幅简化重复性或简单任务的实现流程。研究表明，采用Vibe Coding可使编码效率提升高达40%，尤其在原型开发和模块集成阶段表现突出。该技术依托AI对话实现代码生成，不仅降低了编程门槛，也加速了项目迭代周期，成为推动软件开发模式变革的重要力量。
注意力机制领域正迎来一场深刻变革，研究者提出一种新型硬件对齐方案，旨在突破现有Transformer架构的局限。尽管Transformer在自然语言处理等领域取得显著成就，但其计算复杂度高、资源消耗大等问题限制了进一步发展。为此，线性递归与状态空间模型等新兴方法应运而生，致力于在保持模型性能的同时，大幅提升计算效率和硬件适配能力。这些方法通过简化注意力计算路径，实现更优的序列建模效率，展现出替代或补充Transformer的潜力。随着硬件与算法协同优化的趋势加强，未来模型将更加注重效率与可扩展性的平衡，推动人工智能系统向更高效、更可持续方向演进。
本文探讨了初学者在构建复杂智能代理时，采用Prompt驱动方法相较于拖拽式操作更具优势。通过引入LangSmith与Milvus两项关键技术工具，文章为新手提供了清晰、可操作的学习路径。LangSmith助力开发者高效调试与优化智能代理流程，而Milvus则为向量数据管理提供强大支持，增强代理的语义理解能力。实践表明，基于Prompt的方法不仅提升灵活性与可扩展性，还能帮助初学者更深入理解智能代理的运行机制，从而快速掌握核心构建技能。
在2026年的今天，尽管AI技术已广泛普及，仍有许多用户在与AI对话时感到困惑。掌握高效的Prompt技巧成为提升沟通质量的关键。本文分享六个常用技巧：明确任务目标、设定角色身份、提供上下文信息、使用分步指令、限定输出格式以及迭代优化提示语。这些方法能显著增强AI理解能力，提升写作助手的响应精准度。通过智能提示，用户可实现更高效沟通，充分发挥AI在内容创作中的潜力。
一家专注于人工智能领域的初创企业近日宣布完成数千万元人民币的天使轮融资。本轮融资由一家知名投资机构领投，多家资本方共同跟投，标志着资本市场对AI创新企业的高度认可。此次融资将主要用于技术研发、团队扩充及市场拓展，助力企业在AI核心技术突破和产品落地方面加速发展。作为新兴力量，该AI初创凭借其独特的技术路径和清晰的商业愿景，成功在竞争激烈的科技赛道中脱颖而出，为行业发展注入新动能。
近期一档播客节目提出，在工作场景中应积极探索AI应用的极限，以实现效率提升与技术革新。随着人工智能技术的快速发展，部分企业已开始在客服、数据处理及内容生成等领域引入AI系统，显著降低了运营成本并提高了响应速度。研究表明，到2025年，全球约有30%的工作任务可由AI自动化完成。尽管技术替代可能带来部分岗位缩减，但更趋主流的趋势是人机协作——AI承担重复性任务，人类聚焦于创造性与战略性工作。专家指出，未来组织需重新设计工作流程，强化员工的数字素养培训，以实现技术与人力的最优配置。
OceanBase在分布式数据库本地部署市场中表现突出，凭借卓越的技术架构与稳定的系统性能，成功跻身市场整体排名第四位，成为国产数据库中的领先者。作为一款原生分布式数据库，OceanBase在高并发、强一致性及弹性扩展等核心场景中展现出强大优势，广泛应用于金融、电信、零售等多个关键行业。其在本地化部署模式下的优异表现，不仅满足了企业对数据安全与自主可控的高要求，也标志着国产数据库在技术实力和市场认可度方面实现重要突破，充分展现了中国数据库产业的发展潜力。
7天AI搭子实测正式启动！首期“体验官”计划邀请用户用7天时间，深度测试7款覆盖多场景的AI应用，涵盖写作、设计、效率等多个领域。通过真实使用反馈，帮助用户判断哪款智能工具真正值得长期留存。本次挑战聚焦AI实测与应用推荐，旨在为大众提供专业、可信赖的参考依据，助力高效筛选实用工具。
随着人工通用智能（AGI）预计在2026年实现，未来货币的价值将日益与计算功率密切相关。AI的迅猛发展推动计算需求激增，而太空环境成为降低AI计算成本的最优路径。据悉，Grok5将于2024年第一季度发布，依托英伟达和思科的战略投资，以及多家知名风投的支持，项目将加速扩展其计算基础设施，并致力于构建全球最大的GPU集群，以支撑高效率、低功耗的太空计算架构。这一布局标志着未来货币与功率关系的深度融合，开启AI驱动下的新型经济范式。
Tinker 是一种创新性的大模型训练框架，通过将复杂的训练过程抽象为一系列基本原语，如 forward、backward 和 optimizer step 等，实现了算法设计与分布式训练基础设施的解耦。该设计使研究人员能够专注于模型算法的创新，而不必深入底层的分布式实现细节，显著提升了开发效率与系统可维护性。Tinker 的架构支持灵活扩展，适用于多种大规模模型训练场景，推动了大模型研发的模块化与标准化进程。
随着大模型市场竞争加剧，Token售卖已不再具备早期的溢价优势，企业盈利模式正面临重构。文章指出，大模型公司正逐步从单一模型提供者转型为系统供应商，强调智能体（Agent）能力的构建将成为核心竞争力。其中，长期记忆与状态管理被视为决定智能体持续交互能力的关键技术瓶颈。与此同时，过去依赖“规模扩张”（Scaling up）提升性能的路径已趋于边际效益递减，难以作为独立解决方案持续驱动创新。未来竞争将聚焦于系统级整合能力与场景适配深度。
一位在大数据领域深耕15年的专业人士，凭借丰富的技术积累跨界进入亲子教育领域，成功开发出一款融合互动性与教育性的亲子游戏应用。这一转型并非偶然，而是源于他长期坚持“实践出真知”的理念。面对新领域的挑战，他通过不断试错、用户反馈和数据迭代，逐步优化产品体验，最终实现创新突破。他的经历印证了一个核心观点：唯有通过实践，才能真正找到问题的答案。此次跨界不仅是个人职业路径的拓展，也为科技赋能家庭教育提供了可借鉴的范例。
JEP 525 是 Java 平台的一项重要语言提案，旨在增强结构化并发中的超时处理机制并优化连接器性能。该提案已完成预览版6的开发，标志着其功能趋于稳定，并计划随 JDK 26 正式发布。通过引入更高效的并发控制方式，JEP 525 提升了应用程序在复杂并发场景下的可读性与可靠性，特别是在处理异步任务超时时表现更为出色。这一改进不仅简化了错误处理流程，还减少了资源泄漏的风险，为开发者提供了更高层次的抽象支持。随着 JDK 26 的临近发布，JEP 525 被视为提升 Java 在现代高并发应用中竞争力的关键更新之一。