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    JSON vs TOON - 结构化输入的新时代?

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-31 21:39:48

    在提示词越来越长、AI 模型越来越强大的当下,一个问题反复出现:怎样才能同时降低成本和处理时间?在以编程方式使用 LLMs 时,结构化输出已成为标准做法。你可以让 AI 按特定格式输出,例如 JSON

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    110k+ Star,龙虾的最终进化:Clawdbot->Moltbot->OpenClaw

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-30 22:11:26

    The lobster has molted into its final form. Welcome to OpenClaw.🦞龙虾已经蜕皮成最终形态。欢迎来到OpenClaw。从 ClawdBot

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    从爆火到改名风波:Clawdbot 为什么光速变成 Moltbot?

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-30 22:11:26

    Clawdbot 是什么?今年初,一个名为 Clawdbot 的开源 AI 助手突然在开发者社群、硅谷技术圈乃至普通用户圈子里爆火。它不是传统的问答型 AI,而是一个可以自主执行任务、自托管的智能代理

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    激活密钥:63TC6-8MN9Y-L9P1K-A6K9J-92WYU

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-29 09:00:00

    大家好!PyTorch研习社来送开年福利啦!集合了 GPT5.2、Gemini3.0、Nano Banana Pro、Sora2、Claude4.5、Grok4.1、Midjourney绘画、Deep

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    分享一下moltbot/Clawdbot的记忆管理

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-29 09:00:00

    推荐阅读:Clawdbot的出现不是偶然,和MAC mini没关系一个免费Clawdbot部署教程,别去某鱼氪金手把手教你把Claude Code改造成免费的强化版”Clawdbot (附完整步骤)C

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    Clawdbot的出现不是偶然,和MAC mini没关系

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-28 08:16:22

    刚学会了 Claude Code ,又说 OpenAI 的 Codex 更好,用了 Cowork,又还有 Skills,还有乱入的 Mac mini 。。。Clawdbot 不是普通的聊天机器人(Ch

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    一个免费Clawdbot部署教程,别去某鱼氪金

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-27 13:06:20

    原文:https://x.com/lxfater/status/2015949596544110974你知道部署 Clawdbot 的收费教程,在某鱼卖多少钱吗?几个十几元到几元不等。更离谱的是大部分

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    Gemini 3与Nano Banana实战书来了!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-27 13:06:20

    关注我们丨文末赠书Part.1快看!全网第一本Gemini 3和Nano Banana教程重磅来袭!2025年,AI编程领域迎来爆发式增长,成为生成式AI首个规模化落地的“杀手级场景”。头部工具Cur

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    手把手教你把Claude Code改造成免费的强化版”Clawdbot (附完整步骤)

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-26 17:58:38

    原文:https://x.com/YukerX/status/2015649479387722160最近 Clawdbot 热度很高,但当我使用完后发现了一个可能大家不会想到的事情:Clawdbot

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    Clawdbot火了,那就用30分钟搭一个尝鲜

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-25 18:30:29

    最近很火的 Clawbot(也常写成 Clawdbot 或 Clawd.bot)是一个开源的、本地运行的 AI Agent,它最近突然爆火,尤其在AI玩家、独立开发者、自托管爱好者群体中刷屏。简单来说

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    从工程角度去构建 AI 系统

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-25 18:30:29

    Image by SORA“我该用哪一个 model?”——初级工程师会这样问。 “哪里会先坏?”——资深工程师会这样问。大多数 AI 程序在演示里光鲜亮丽,在生产中却悄无声息地失效,原因就在这里。A

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    五分钟搭建一个完全本地运行的Claude Code

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-24 10:47:52

    如果你想要一个私有、离线 AI 编程助手的开发者希望拥有 Claude Code 能力的高级用户正在折腾本地 LLM 的开源爱好者想要一个真的能改文件、跑终端命令的 AI 工具那么花五分钟跟我一起配置

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    震撼揭秘:AI助力“夺旗行动”?Palantir如何用智能体 & 数据本体论“绑架”马杜罗

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-24 10:47:52

    当“抓人”成为一条数据流水线:Palantir 的 AI 智能体 + 数据本体论,如何重构现代情报行动?这不是一篇阴谋论文章,而是一篇关于:如果现代情报行动真的由 AI 驱动,它在工程上会“长什么样”

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    Anthropic黑客松冠军的生产级配置库,Vibe Coding搞起来!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-23 08:00:00

    复用这套配置,可以快速搭建起一套高水平的 AI 辅助编程环境:从TDD(测试驱动开发)到代码审查的完整自动化流程,通过配置文件强制AI遵守团队代码规范,大幅降低了Review的人工成本。https:/

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    使用FalkorDB构建支持实时智能体的知识图谱,比Neo4j快496倍!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-22 08:27:57

    不要把每一次对话都当作一张白纸,智能体可以存储关系、回忆上下文,并在相互关联的信息之间进行实时推理。这也是为什么知识图谱在智能体开发者中如此受欢迎。而且不只是智能体在使用。知识图谱还支撑着当今生产环境

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    用 AI 将视频炼成可复用的编程技能库|2026 自学升级指南

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-22 08:27:57

    前不久,我写了一篇文章,整理了几个2026 年从零开始学习 AI 的 GitHub 仓库:包括Karpathy 的 Neural Networks 系列、Hugging Face Transforme

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    GitHub超17K+星:让你的LLM应用从看起来行进化到生产级可靠

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-21 22:00:44

    我们的 RAG 系统准确率达到了 90%并不能说明什么:因为剩下的 10% 正在摧毁用户的信任。LLM 的信任危机就是这样:用户根本不知道哪些答案可以信,哪些不行。 一次幻觉,就会让他们对所有答案产生

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    让 AI 多想一步:来自 Google 的提示词技巧,准确率提升 40%

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-21 22:00:44

    如何强迫 AI 自我辩驳,揪出错误推理,产出更锋利、更可靠的答案90%的用户现在以及将来都会通过网站与 AI 交互。他们手头唯一的工具是浏览器,结果完全取决于他们能写出的提示词。因此,多数人在使用先进

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    Anthropic最新研究:大模型在与人类互动时,在扮演什么角色?角色为什么会逐渐失控?

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-20 21:33:07

    Anthropic的最新研究《The Assistant Axis》解释了一个核心问题——大模型在与人类互动时,究竟在“扮演”什么角色?为什么这个角色在某些场景下会逐渐失控?Anthropic针对三个

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    在字节Trae里直接调用Skills:AI编程工具的真正完全体来了!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-20 21:33:07

    当 AI 编程工具不再只是“补代码”,而是开始调用技能、执行任务、产出真实工件,它就已经迈入了 Agent 时代。最近不少开发者在使用字节跳动推出的 AI 编程工具 Trae 时,发现它已经不仅是一个

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    Claude Cowork新功能泄露:Knowledge Bases

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-19 19:04:20

    Anthropic 公司正在为他们的 Claude AI 开发一项名为“Knowledge Bases”(知识库)的全新功能,这将与 Cowork 模式深度整合。根据 TestingCatalog N

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    如何构建一个“过度设计”的检索系统

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-19 19:04:20

    做 AI 工程时,你很快会发现:并没有一张真正可照搬的“蓝图”。没错,对于最基础的检索部分(RAG 里的 “R”),你可以把文档切块,对查询做语义搜索,重排结果,等等。这一套大家都很熟。但当你深入后,

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    OpenPhone-3B:2026年的第一个AI手机模型

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-18 17:33:49

    🤔 AI手机到底是怎么工作的?简单来说:AI帮助你操作手机。但AI如何与不同APP通信?选项 1:API 调用。理想情况下,我们直接调用APP的API。但是现实是残酷的!这些APP不会开放他们的API

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    从笛卡尔到图灵:哲学,早就预言了 AI 的出现

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-18 17:33:49

    👉 当所有人都在讨论大模型、智能体和 AGI 时,有一件事被严重低估了我们常常以为,人工智能是近二三十年的技术产物,是算力、算法、数据规模“堆”出来的奇迹。但如果你把时间线拉长,会发现一个令人震撼的事

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    一套可组合、可复用、可自动化的Claude Skills使用体系

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-17 15:12:53

    最近这段时间,我一直在深度玩转 Claude + Skills(Agent Skills),慢慢摸索出一套模块化、可重复利用、还能自动跑起来的 Skills 体系。根据我的亲身实践,一个真正好用的 C

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    2026 年你需要了解的 RAG 全解析

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-17 15:12:53

    核心概念、架构与更多实践…随着2025年的过去,各类基于 LLM 的系统架构已被广泛采用,并在诸多任务上展现出高效性。其中,Retrieval-Augmented Generation (RAG) 无

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    多智能体系统架构选择指南,4种模式多维对比

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-16 08:45:00

    在这篇文章中,我们将探讨:多智能体(Multi-Agent)架构在什么时候变得必要四种主要模式LangChain 如何赋能我们高效地构建多智能体系统大多数 Agentic(智能体驱动)任务,最佳实践是

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    构建 Agentic GraphOS:生产级知识图谱背后的 16 层架构

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-16 08:45:00

    面向企业生产的、成本优化且全量可观测的 GraphRAG 操作系统Agentic GraphOS | 生产可用 · 多智能体 · 思维速度级扩展在这篇文章中,你将学习如何从零开始构建一套完整、可投入生

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    Weaviate揭秘智能体记忆管理四大原则

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-15 22:00:31

    大家都在追1M token的上下文窗口,但更多信息塞进去,并不会让你的智能体更聪明。相反,往往会让事情更糟。拿你的笔记本内存举例:你能开50个浏览器标签,但最终一切都会慢下来。智能体的上下文窗口也是一

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    使用LangChain实现Multi-Agent系统:router模式

    作者:PyTorch研习社发布日期:2026-01-15 22:00:31

    在 router 模式中,会先有一个路由步骤,负责对用户输入进行分类,然后将任务定向到对应的专精Agent(specialized agent)。路由完成后,各Agent并行处理相关子任务,最后的结果

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