ai

从Claude突破看AI大模型迭代：指数级进化下的AGI演进2025年末，Anthropic旗下Claude Opus 4.5的惊艳表现成为AI行业的焦点——METR报告显示，该模型能以50%的成功率持续自主编码4小时49分钟，远超GPT-5.1-Codex-Max的2小时53分钟，创下当前大模型长任务处理的最长纪录。这一突破并非孤立的产品亮点，而是AI大模型整体进入指数级迭代阶段的生动注脚。从Claude的技术跃升出发，我们得以清晰窥见整个AI大模型领域的进化脉络、核心瓶颈与未来趋势，通用人工智能（AGI）的轮廓也随之愈发清晰。

AI核心知识65——大语言模型之Vibe Coding （简洁且通俗易懂版）Vibe Coding 是 AI 编程领域最近非常火的一个新词，由前 OpenAI 联合创始人、特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 带火。

AI核心知识64——大语言模型之RLVR （简洁且通俗易懂版）RLVR 是 Reinforcement Learning via Verifiable Rewards（基于可验证奖励的强化学习）的缩写。

大模型应用开发必需了解的基本概念AI/LLM 大模型最近几年毋庸置疑的是热度第一，虽然我日常一直在用 AI 提效，但真正使用大模型做一个应用的机会还是少。

读人机沟通法则：理解数字世界的设计与形成04机器是不完整的1.1. 适时的设计比永恒的设计更重要1.2. Scrum1.3. 瀑布式开发1.3.1. 传统的软件产品开发方式是“瀑布式开发”，这是一系列从高处开始逐步向下完成的逻辑步骤，就像水流从悬崖上跌落那样

自动推荐策略系统搭建指南在抢票系统中，当订单扣位失败时，系统需要根据失败原因自动匹配并推荐合适的处理策略。然而当出现未知失败原因时，需要落地未知失败原因，然后人工根据经验配置暂停时间。

得助智能-垂类大模型

电销选ai智能外呼系统还是人工拨打电话？得助智能外呼效率提升10倍成本直降5倍！传统人工打电话的方式已经在电销行业里用了很多年，但现在客户线索越来越多，运营成本也一个劲往上涨，这种方式的效率不够高、成本压不下来的问题逐渐就暴露出来了。而靠大模型驱动的智能外呼系统，凭着技术上的突破很快火了起来，成了行业里大家都关注的重点。智能外呼系统和传统人工电话拨打这两种方式到底哪种更适合电销需求呢？下面就从几个核心方面做对比分析，给大家一个清楚的答案。

你的品牌被AI记住了，还是遗忘了？通过一次快速审计找到答案与策略人们正在使用ChatGPT、谷歌及其他人工智能平台来研究产品、比较解决方案并寻找推荐。如果你的品牌没有出现在那些AI生成的答案中，你就在大量积极寻找你产品的受众面前变得隐形。最糟糕的是？你可能甚至都不知道这事正在发生。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-23)生成于：2025-12-23共发现热门项目： 17 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜凸显AI技术全面渗透各领域的强劲趋势，尤其聚焦于智能体实战应用与效率提升工具。以EXO为代表的项目让分布式AI集群平民化，结合Anthropic Skills和PentestGPT等项目，显示AI智能体正从概念走向可部署的实用工具，赋能网络安全与自动化渗透测试。同时，Google的LangExtract和vLLM-Omni等项目推动了大模型的高效推理与多模态信息抽取，解决了实际生产中的性能瓶颈问题。DeepAudit等

论缘投稿网

论文生成ai降重后查重会被发现吗在学术写作领域，AI工具的普及为许多研究者与学生带来了便利，尤其是论文生成与降重功能。然而，一个普遍存在的担忧是：使用AI生成并降重后的论文，在提交查重系统时，是否会被识别出来？这不仅关乎学术诚信，更直接影响毕业与成果发表。本文将深入探讨这一话题，并提供专业、客观的分析与实用建议。

国内Claude Code+智谱将智谱最新 GLM-4.7 系列模型集成到 Claude Code 的方法智谱模型 GLM-4.7 可以通过一个兼容 Anthropic API 的端点与 Claude Code 集成。这意味着可以让 Claude Code 与 GLM-4.7 通信，而不需要修改 Claude Code 的任何代码。

前端程序猿之路

简易版AI知识助手项目 - 构建个人文档智能问答系统今天我想分享一个非常实用的入门版AI项目 - 简易AI知识助手。这是一个基于FastAPI构建的文档智能问答系统，能够帮助我们快速构建个人知识库，实现对个人文档的智能检索和问答。

如何用 Prompt 让 AI 主动发现设计问题把 AI 从“代码执行者”升级为“架构审查者”很多程序员已经习惯用 AI 写代码，但很少有人真正用好 AI 的另一项更有价值的能力：

我很哇塞耶

打破模态壁垒！DSE：以文档截图为核心的多模态检索范式2024年EMNLP上，滑铁卢大学团队提出的文档截图嵌入（Document Screenshot Embedding, DSE）范式，为这一痛点提供了颠覆性解决方案。该方法将任意文档转化为截图作为统一输入，无需任何内容提取预处理，直接通过视觉语言模型编码为密集向量，完美保留文档的文本、图像、布局等全部信息。

UniApp与UniApp X：跨平台开发的范式革命与全面技术解析在移动互联网与多端融合的时代背景下，跨平台开发框架已成为提升效率、降低成本的关键技术。DCloud推出的UniApp凭借“一套代码，多端发布”的理念，吸引了数百万开发者。然而，随着应用复杂度提升和对原生性能的极致追求，传统的WebView混合架构逐渐触及天花板。为此，DCloud推出了被称为“下一代UniApp”的UniApp X，它并非简单的功能增强，而是一次从底层架构到开发范式的彻底革命。

美林数据Tempodata

智能体技术应用专业建设方案与实施路径放眼全球，所有顶尖科技公司都已将智能体视为AI的下一个主战场。国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》明确规划，2027年智能体应用普及率将超70%，2030年进一步攀升至 90%，市场空间广阔。巨大的产业潜力背后，是亟待填补的人才缺口：当前智能体产业人才缺口已达120万，其中高职层次 “技术应用+项目落地” 型人才供需比仅为1:8，企业普遍面临 “有平台、有战略，但无人实施” 的用人困境。这也让掌握一线实操技能的专业人才在就业市场中优势凸显，相关应用、运维类岗位薪资显著高于传统工科专科岗位。

软件测试小仙女

认真测试大语言模型（LLM）生成式人工智能（GenAI）明显且天生地测试不足。有很多原因，但有一个理由就足够了：以合理且负责任的方式测试 GenAI 的成本非常高。而且，当你发现问题时，可能根本无法在不破坏大型语言模型强大功能的前提下修复它。即使某个问题被修复了，也会带来一个巨大且无限制的回归测试问题。

HyperAI超神经

入选NeurIPS 2025，智源/北大/北邮提出多流控制视频生成框架，基于音频解混实现精确音画同步相较于文本，音频天然具备连续时间结构和丰富的动态信息，能够为视频生成提供更精细的时序控制。因此，随着视频生成模型的发展，音频驱动的视频生成也逐渐成为多模态生成领域的重要研究方向。目前，相关研究已覆盖说话人动画、音乐驱动视频以及音画同步生成等多个场景，但在复杂视频内容中，实现稳定且精确的音画对齐仍然具有较高难度。

熊猫钓鱼>_>

多智能体协作：构建下一代高智能应用的技术范式在人工智能发展的黄金时代，我们见证了从单一智能体到多智能体协作系统的深刻转变。这种转变不仅仅是技术层面的演进，更是一种认知范式的飞跃——从个体智能到群体智慧，从集中式控制到分布式协同，从预设规则到自组织行为。

Vibe Coding 最佳实践：Claude Code 检查点回溯与 Git 自动存档每轮对话在 vibe coding 过程中，经常遇到这样的场景： 1. 修改失控: Claude 修改了多个文件，但效果不尽如人意，我们想回溯到本轮对话之前的状态 2. 代码审计: 你需要记录 Claude 每一轮的修改细节，以便后续进行 Code Review