马斯克怒怼Anthropic：贼喊捉贼的顶级现场，AI圈的双标教科书
2月23日，Anthropic（Claude的母公司）突然发了一篇很正式的博客，标题大概就是“我们发现了针对Claude的工业规模蒸馏攻击”。他们指名道姓点了三家中国AI公司：DeepSeek、Moo
阅读全文全国首部“AI生成内容合规”标准，现公开征集起草单位和个人
来源 | 智合标准化建设作者 | 智合标准中心随着AIGC从“技术狂欢”全面转向“产业落地”，企业正面临一场前所未有的合规大考。2025年12月，国家互联网信息办公室发布《人工智能拟人化互动服务管理暂
阅读全文Reddit热议：Claude 4.6翻车实测，Sonnet把Opus按在地上摩擦？
2 月中旬 Anthropic 连发两弹：先 Opus 4.6，后 Sonnet 4.6。价格差距从 5x 暴跌到 1.6x，直接把“旗舰模型包打天下”的老信仰打碎了。Reddit r/ClaudeA
阅读全文OpenClaw之后的Claw家族大盘点：Nanobot、PicoClaw、IronClaw等
OpenClaw（前身Clawdbot / Moltbot）。它一夜之间GitHub星标破15万+，fork超2万，成为2026年开年增长最快的开源项目之一。原因很简单：你在Telegram发一句“帮
阅读全文从Claude Code作者整理出的内部模板，提升10倍效率
网络界“活雷锋”把 Anthropic Claude Code 的创建者 Boris Cherny（@bcherny）在 2026 年初几条推文中分享的内部最佳实践和工作流，整理成了一个结构化的、可直
阅读全文让Claude同时上网+写代码+执行测试+debug，8.3K Star
最近刷一个叫 Accomplish（前身 Openwork）的项目，它把 Anthropic 的 Computer Use 能力 + 强大的 coding 能力打包成了一个100% 开源，完全可以在本
阅读全文99%的Claude用户都不知道这6K Star的Claude Skills
大多数人用Claude的方式其实非常“原始”：输入问题 → 得到回答 → 结束对话 → 下一个任务手动处理。但在2025年10月左右，Anthropic悄悄推出了一项功能，让Claude真正从“通用聊
阅读全文45秒 → 45分钟：Anthropic实测，用户对AI Agent的信任已悄然翻倍
Anthropic昨天（2026年2月18日）发布了《Measuring AI Agent Autonomy in Practice》，我一口气读完，觉得这绝对是今年开年最务实的AI安全报告之一。An
阅读全文12K Star，一键解锁864个Skill，支持Claude、Codex、Copliot等
Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Copilot、Codex CLI 等其实都支持一种叫 Agentic Skills 的玩法：Agentic Skills 本质上就是一套预
阅读全文开局10美元的ClawWork：7小时赚10000美元，让AI给你打工
港大又整活了，ClawWork把原本的 openclaw/nanobot AI 框架升级成了一个能“赚钱”的 AI 同事（AI Coworker）。核心玩法是这样的：使用 GDPVal 数据集 中的
阅读全文来免费体验Qwen3.5：开启马年原生多模态智能体时代
先祝大家春节快乐、阖家安康、马年行大运！昨晚我准备在爆竹声中入睡迎接马年时，刷到阿里突然开源Qwen3.5（以Qwen3.5-397B-A17B为首发）。官方评测数据显示，它在知识、推理、编码、多模态
阅读全文1秒启动，比OpenClaw节省99%内存，降低98%成本！支持QQ！
2月9号启动，现在近10k Star的 PicoClaw灵感来源于 NanoBot / OpenClaw 项目，用 Go 语言从头重构而成。你可以参考阅读：3天3.4k Star的nanobot：Op
阅读全文Anthropic免费Skills指南宣告提示工程过时？
Anthropic低调扔出一份30+页的PDF：《The Complete Guide to Building Skills for Claude》。如果你2026年还想认真玩AI Agent，这东西
阅读全文终于等到一款原生面向 SLMs 的 Agentic Framework
我一直在找这样一套东西——一套不默认你通过 API 调用专有 LLMs 的 agentic framework。Virginia Tech 的研究者刚发布了 EffGen，这是一套从零为 small
阅读全文最新的MiniMax性能直逼Claude Opus 4.6，成本直降95%！
MiniMax 刚刚发布的 M2.5：在编码能力上优于 Claude Opus 4.6速度比 Claude Sonnet 更快工具调用（tool calling）达到当前最强水平它在编码基准测试上的得
阅读全文Claude 新“宪法”：Anthropic 如何重新定义 AI 的行为底层
近期，Anthropic 对外发布了 Claude 最新版本所使用的“宪法”（Constitution）。这并不是一份法律文件，而是一套用于约束和引导大模型行为的价值与原则体系。在当前大模型能力快速提
阅读全文科研党有福了，手机聊天APP里论文直接变代码，港大DeepCode绝了！
港大月初开源的OpenClaw轻量版：Nanobot又双叒叕更新了！这次是DeepCode最新 v1.2.0 版本直接把 nanobot 深度整合进去，让你可以用手机在飞书、Telegram 等聊天软
阅读全文使用 GRPO 算法训练 Multi-Agentic（多智能体）系统以完成复杂任务规划
面向长时程任务的 agentic 系统需要具备规划（planning）、正确的工具使用（tool use）以及逐步执行（step-by-step execution）的能力。多数现代 agentic
阅读全文免费的GLM5配上Claude/Codex 技能构建指南，太香了！
GLM-5是智谱最新的MoE模型，总参数744B（活跃40B），从GLM-4.5的355B大幅升级，预训练数据增至28.5T tokens。专为复杂系统工程、长时序代理任务设计，在编码、Agentic
阅读全文必看的 6 款 MCP 服务器与工具
亲手踩坑后仍然信任的东西，让你少走弯路我不是从一篇博客里学会 MCP servers 的。我是靠“管道胶带工程学”学会的：把 Python 脚本、cron jobs、半截文档的 APIs 东拼西凑，直
阅读全文RAG幻觉别怪模型，4种核心索引神技少一个都亏惨！
Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，简称 RAG）是当前构建知识密集型 AI 应用的核心技术之一。但很多开发者对 Indexing（索引） 的理解存在一个普遍误
阅读全文在字节跳动 Trae 里直接调用 Agent Skills：AI 编程工具的「真正完全体」来了？
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
阅读全文Qwen-Image-2.0炸场了，像素级完美排版
“一个模型同时输出极致真实感 + 像素级完美排版”。复杂排版 & 专业 infographic 直接商用一张完整的 “A/B 测试结果汇报” 信息图：三栏布局、数据表格、流程图、柱状图、绿色进度条、中
阅读全文别再误解 GraphRAG：它不是“把向量库换成图数据库”那么简单
不少文章和讨论给人的感觉是：GraphRAG = Vector RAG + Graph DB，好像只要把向量数据库换成图数据库，就能解决所有“复杂推理”的问题。这其实是一个相当常见、也相当危险的误解。
阅读全文人大高瓴团队38页干货：LLM驱动的自主智能体终极指南
来自中国人民大学高瓴人工智能学院的作者团队，系统梳理了LLM如何将自主智能体从实验室玩具变成可能落地的生产级智能系统。这是目前最全面、最结构化的综述之一。自主智能体（AutoGPT、BabyAGI、V
阅读全文Agent Skills 终极指南：从零到精通
Claude Skills 的价值仍然被严重低估。一个设计良好的 Skill，所带来的智能能力足以匹敌，甚至超越完整的 AI 产品。更关键的是：任何人都能自己开发 Skill，不需要技术背景。以我的
阅读全文8天13K Star的nanobot进化到了MoChat：AI 智能体开始“组团社交”了
nanobot 是由香港大学 Chao Huang（@huang_chao4969）团队开发的一个极轻量级、个人化、可本地运行的 AI 智能体框架：极致轻量：完整核心代码只有大约 4000 行 Pyt
阅读全文2026 年如何选择合适的开源 LLM
到了 2026 年，围绕 AI 的讨论已经改变。我们不再停留在“聊天机器人演示期”。如今，严肃的公司都在构建自己的内部解决方案。他们意识到，虽然外部 API 很方便，但他们的公司数据才是最宝贵的资产，
阅读全文2026年春招必备AI项目，实打实的项目锤炼！
1. 带真实评估的RAG应用一句话描述：做出一个企业能真正上线的RAG系统，包含评估、监控、反馈闭环核心技术栈：OpenAI/Claude + 向量数据库（Pinecone/Weaviate等） +
阅读全文真正理解深度学习的人，都绕不开这 30 篇论文
在深度学习领域，Ilya Sutskever 曾有一个广为流传的判断：如果真正读懂并理解 30 篇奠基性论文，基本可以掌握人工智能 90% 的核心思想。这不是指记住公式或复现 benchmark，而是
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