#教程/实践

lauren@poteto· 11:47AI 评分5454

Lauren Tan 建议控制 Grok 机器人用量：避免过于频繁的定时任务，如 15 分钟一次的任务每天运行近 100 次，消耗大量 token，每小时或每天几次通常足够。与机器人的聊天长度也会增加成本，建议将重复性任务交给新机器人，主机器人（如 chief of staff）继续长对话。可将此帖发给机器人寻求帮助。

vLLM 在 AMD GPU 上探索投机解码：五种方法对比与实测

AMD 与 Embedded LLM 在 vLLM 官方博客介绍投机解码的 draft-and-verify 机制，对比 native MTP、Gemma 4 MTP、EAGLE-3、DFlash 和 DSpark 五种起草方法在 AMD Instinct MI300X 和 MI355X 上的表现。

Ollama vs vLLM vs SGLang：三大开源模型推理引擎对比

Ollama、vLLM 和 SGLang 是运行开源权重模型的三种主流推理引擎，各自针对不同场景优化。

解码AI开源课程：三种智能体循环运行方式及其背后的供应商经济学

Paul Iusztin的开源课程《Building a Coding Agent From Scratch》通过Python智能体Decode展示了三种运行模式：交互式在线、远程离线、异步在线，分别对应低延迟API、按GPU小时计费和批处理计费。

用 AutoFigure 构建智能体文档智能流水线：从文本描述生成科学图表

本教程演示如何用 AutoFigure 工具包将文本描述、论文内容和结构化方法说明直接生成出版级科学图表。教程涵盖环境搭建、依赖修复（如 Pillow 兼容性）、SVG/PNG 渲染配置，以及通过 API 工作流将智能体文档智能流水线转换为示意图。默认使用 google/gemini-3.1-pro-preview 模型，支持离线 SVG 渲染、PDF 导出和画廊归档。

AI 原生 SDLC 实战手册：Anthropic 如何用 Claude 重塑软件开发生命周期

Anthropic 发布 AI 原生 SDLC 实战手册，提出将传统六阶段软件开发生命周期重构为 AI 嵌入各环节的闭环流程。手册指出，当代码不再是瓶颈时，规划、审查、部署等人速环节成为新约束，需通过 Claude 将需求压缩为 intent.md、以技能编码标准、用持续评测替代阶段门禁，并保留人工对关键代码的审查。

都Agent时代了，我还是想分享给你这12个我最常用的Prompt

作者整理出12个最常用的Prompt，按问清问题、学习、解决问题、决策、认识自己5个场景分类，全部可单独复制使用且无需安装任何Skill。每个Prompt都配有可直接套用的模板，将【】内内容替换为个人信息即可，适配当前所有主流AI。

用 Temporal 构建永不崩溃的 IMAX 抢票应用 IMAXXING：架构解析

Google Cloud 发布视频解析 IMAXXING 的架构，该服务监控全美 70mm IMAX 场次并在好座位出现时提醒订阅者，已吸引超 9,000 用户。

eric zakariasson@ericzakariasson· 22:24AI 评分4040

如果你喜欢 Grok 4.6，现在也可以在 API 中使用它！它采用 OpenAI 兼容格式，因此你可以直接将其作为替代方案使用。

Claude Code 初创公司指南：五大规则与创始人洞见

Anthropic 发布面向初创公司的 Claude Code 使用指南，基于对十余家高增长公司的调研，总结出“人人皆可交付、自动化繁琐工作、信任但验证、为重构而构建、原型-自用-产品化”五大规则。

使用 TRL 与 LoRA 在 Anthropic HH-RLHF 上审计偏好偏差并微调语言模型

本教程基于 Anthropic HH-RLHF 数据集，使用 Direct Preference Optimization（DPO）构建端到端偏好学习流程。流程包括审计数据集的偏好偏差、运行词汇捷径诊断、用 TRL 和可选 LoRA 构建 DPO 训练管线，并微调 Qwen2.5-0.5B-Instruct 模型。最后评估奖励准确率、分析各子集表现并检查长度偏差，保存策略供后续实验。

美团搜索3.0：LLM语义表征在排序模型的探索与应用

美团搜索团队从2025年Q4到2026年Q2，通过三期迭代将LLM语义表征应用于服务零售精排模型，累计完成3个Launch Review并全量上线。一期以64维语义表征分桶注入精排，带来大盘搜索支付订单显著+0.20%、服务零售订单+0.27%、长尾NDCG@5显著+2.21pp的收益。

smolvm 1.8.3 沙箱实测：适合隔离运行不可信 Python 与 JavaScript

对 smolvm 1.8.3 的测试显示，它适合用硬件隔离 VM 而非共享内核容器来沙箱运行不可信的 Python 和 JavaScript 数据转换任务。离线本地镜像、无网络执行、CPU/内存限制、访客强制超时、存储配额、只读输入挂载、可写输出挂载及 `--unprivileged` 均按预期工作，冷启动约 0.6–1.5 秒，热执行约 50 毫秒。

Slack 如何构建人机智能体团队：对话即知识

Slack 首席产品官 Jaime DeLanghe 分享了将对话转化为机构知识、构建人机智能体团队的最佳实践。她主张默认使用公开频道，让智能体从可见对话中学习，并建议将会议、邮件、日历等上下文连接起来以减少重复劳动。在 Slack 中由 Claude 驱动的智能体负责起草、总结、监控等生产工作，人类负责审查、决策与交接，形成循环协作。

lauren@poteto· 02:20AI 评分6262

Lauren Tan 称上月通过 Cursor 云智能体提交 1000 个 PR，本月有望翻倍。她自建 pstack 技能集（含 /goal、/loop、/swarm 等），结合 Grok @Bot 收集上下文，实现 24/7 全自动开发。Cursor 正持续改进云智能体，使其能承接任务并长期保持目标。

GitHub Copilot app 初学者教程：用 My work 面板管理你的工作

GitHub Copilot app 的 My work 面板将拉取请求和问题集中在一处管理，内置 All、Active、Review requests、Done 四个默认视图，并支持创建自定义视图与过滤器。用户可从问题或拉取请求直接启动新的智能体会话，也可批量选择多个条目创建会话，还能在列表视图和表格视图间切换，并调整仓库范围或新建问题。

Databricks 如何从单一提示词设计高效的 Genie Agents

Databricks 发布指南，探讨如何从单一提示词设计高效的 Genie Agents。文章指出，通用智能体在处理收入等查询时，往往只会抓取第一个相关数据表，而 Genie Agents 通过更精准的提示词设计，能更准确地定位和回答用户问题。该指南旨在帮助开发者优化智能体行为，提升查询结果的准确性和相关性。

GraphRAG：AI 如何回答分散在多个文档中的问题

标准 RAG 依赖向量相似度检索，适合答案集中在少数文档的局部查询，但在需跨全部文档归纳模式的全局查询上表现不佳。GraphRAG 通过构建知识图谱、社区检测与分层摘要应对此类问题，微软测试显示即便上下文窗口扩至 64,000 tokens，向量检索在全局问题的全面性、多样性和来源质量上仍有差距。

算法工程师用 MiniCPM-o 4.5 打造全双工陪伴机器人 YRobot

算法工程师颜鑫基于本地部署的 MiniCPM-o 4.5，打造了能同时看、听、说并在对话重叠区捕捉情绪的全双工桌面陪伴机器人 YRobot。MiniCPM-o 4.5 在 Daily-Omni 全模态理解上获 80.2 分，反超 Gemini 2.5 Flash 的 79.3；INT4 量化后内存占用仅 11GB，实时率 0.20。YRobot 的模型、硬件与代码已全部开源。

OpenAI 详解 Codex 开源智能体框架的应用集成方式

OpenAI 将 Codex 定位为可复用的智能体平台，开源 Codex CLI、app-server 和官方 Codex SDK，让开发者把智能体循环嵌入自己的产品界面，而非只用通用聊天助手。

Seedance 2.5 搭配 upsteam 预演台：告别 AI 视频反复抽卡的正确打开方式

upsteam 预演台上线，用户无需 3D 建模基础即可用参考图生成粗粒度白模，并搭建场景、人物、机位与运镜轨迹。将录制的白模视频交给 Seedance 2.5 生成，可精准锁定空间关系与运镜方向，避免纯文字提示词导致的误解，减少返工与积分消耗。适合大场面空镜、多人调度及复杂运镜等镜头，简单镜头仍可直接用文字生成。

如何用智能体工作流规划意大利之旅

作者用 Gemini Notebook 的 Deep Research 和 Audio Overview 功能规划了意大利 10 天三城行程。Antigravity 的 Browser agent 自动访问 Trenitalia 网站查询车次，发现车票有 4 小时有效窗口；Gemini 还建议用赫库兰尼姆替代庞贝以应对高温。

Claude Tag 如何担任 Anthropic CI/CD 故障的一线响应者

Anthropic 的 CI 工程师用 Claude Tag 构建了值班智能体，作为 CI/CD 故障的一线响应者。Claude 在事故发生后中位 14 分钟发布首份基于证据的分析，最快案例中 3 分钟内验证修复并确认错误率恢复基线。该方案通过 Slack 频道、Datadog 或 Grafana 工具访问及 GitHub 技能文件实现，Anthropic 已发布通用设置套件供其他团队部署。

Populous 如何用 Runway 呈现全球标志性场馆设计

全球设计公司 Populous 高级建筑师 Georgina Myers 介绍团队用 Runway 辅助体育场馆概念设计：过去完整视频需外部渲染团队至少三周，且提交前两周须冻结设计模型；如今 Runway 能生成传达尺度感的完整渲染和航拍图，将视觉制作时间缩短，让设计师把时间还给设计本身。该工具已用于利雅得 MBS 体育场等中东项目，支持 9 种不同活动模式的场景迭代。

Thinking Machines 发布可定制模型 Inkling：9750 亿参数 MoE 架构

Thinking Machines 于 7 月 15 日发布从零训练的模型 Inkling，采用混合专家架构，总参数 9750 亿，单 token 仅激活约 410 亿参数。

设计 AI 评测：先求清晰，再谈可视化

本文演示如何用开源评测框架 Inspect AI 和 Harbor 评估 agent 技能，并借助 Google Sheets 和 Data Studio 进行可视化分析。

一个实用的深度思考Prompt：用“双向钢人论证”让AI帮你挖出最本质的答案

作者基于Reddit上“让Claude真正开始思考”的帖子，引入逻辑学中的“钢人论证”（steelman）概念，并自创了一个“双向钢人Prompt”。该Prompt通过重述真实问题、强化正反双方观点、找出关键变量、逼AI给出明确判断四步，旨在避免模型谄媚，帮助用户找到问题最本质的答案。作者以自己选择公司司庆日的真实案例演示了使用效果。

Google 用 ADK 构建零信任 AI Agent 的三层安全实践

Google 开源了一个基于 ADK 和 Gemini 的自主客服退款 Agent（zero-trust-agents 仓库），并演示一条提示词注入可造成超额退款、密钥泄露或主机被入侵。

同一集群利用率提升 33 个百分点：改变的是分配顺序

Hugging Face 构建了一个约束感知的 GPU 分配器，并在七个基准场景中与 FIFO 调度器对比。在相同硬件和负载下，GPU 利用率最高提升 33 个百分点，优先级加权输出在全部场景中均上升，最高达 105%。分配器将实时推理需求按曲线而非峰值处理，批量任务按优先级跨整个调度周期排序，从而回收了预留闲置容量。

SGLang 重构 CUDA Graph 支持，Breakable CUDA Graph 成 prefill 默认方案

SGLang 重构 CUDA Graph 支持，通过 runner/backend 接口拆分使不同捕获策略可复用。其社区首创的 Breakable CUDA Graph（BCG）现为 prefill 默认方案，代码量仅为 torch.compile 方案的约四分之一（521 行对比 1,771 行），构建速度快 3.8–5.2 倍。

用 docTR 构建端到端文档智能流水线：OCR、版面分析、KIE、基准测试与可搜索 PDF

本教程基于 docTR 构建端到端 OCR 工作流，覆盖文本检测、识别、版面分析、结构化抽取与导出。通过合成发票数据，对比不同检测-识别架构组合的速度与精度，并实现低置信度二次识别、旋转文档处理、KIE 字段抽取及可搜索 PDF 导出。最后讨论微调、批处理与部署，展示从基础 OCR 到生产级文档智能流水线的路径。

ABC Legal 如何借助 Claude Managed Agents 让每位员工成为构建者

ABC Legal 为 1,100 名员工部署 Claude Enterprise 后，通过 Claude Managed Agents 将零散实验转变为受治理的智能体体系，截至 2026 年 7 月已上线 50 多个生产级智能体，部分覆盖的人工任务成本降低约 50%，约 310 名员工日常使用 Claude。

如何在 Codex 中为 GPT-5.6-SOL 开启百万上下文

通过修改 Codex 的 config.toml 文件，在开头写入 `model = "gpt-5.6-sol"`、`model_context_window = 1000000` 和 `model_auto_compact_token_limit = 900000` 三行参数并重启桌面端，即可解锁原本 API 专属的百万上下文。

lauren@poteto· 13:48AI 评分5757

Cursor 已基本完成从 Solid 到 React 的迁移，新 agents 窗口 99% 为 React，并将 scss 和 Tailwind 全部转为 @stylexjs。迁移主要出于性能和可维护性考量，团队认为信号式响应在大规模应用中易引发意外扇出，而 React 的问题解决更直接。引用推文显示该迁移由智能体完成，共 +266K/−193K 次编辑。

给MiniMax H3烧了5万AI视频积分后，8种最适合它的新玩法分享

MiniMax H3在动漫PV、动态海报、游戏开场等创意视频上表现突出，转场更自然，常能给出提示语之外的惊喜效果。实测覆盖广告、电商、游戏、UI四个商业方向共8种玩法，H3在实拍与二维手绘结合、UI动效设计上尤为擅长。该模型已开源，按MiniMax Design套餐折算2K低至约0.5元每秒、768P约0.23元每秒，且在Artificial Analysis有声视频编辑榜排第一。

Tibo@thsottiaux· 04:35AI 评分6262

Codex 现支持为 GPT-5.6 Sol 配置 100 万 token 上下文窗口，该模型文档标注窗口为 1,050,000 token。

lauren@poteto· 03:12AI 评分4646

每次你干预并纠正你的智能体时，都应该思考如何彻底消除这种干预。 按价值排序：1. 通过更好的架构或数据结构选择，从根本上消除问题 2. 将其转化为 lint 规则或测试，让 CI 自动捕获 3. 将其转化为技能或规则 4. 让人类审查代码来捕获问题（此路不通）

Tibo@thsottiaux· 14:04AI 评分4949

OpenAI 的 token 与其他模型不等价，每百万 token 价格对比会误导决策。GPT-5.6 Sol 的分词器在测试中仅用 766 个 token，而 Claude Opus 5 需约 1,170 个，少 34.5%。真正该比较的是每次成功结果的价格，而非单价。

lauren@poteto· 06:01AI 评分5050

你知道吗？你可以创建分区来整理你的 @bot！只需右键点击它们，然后移动到新分区即可！

如何判断你的 ChatGPT、Claude 或 Perplexity 账号是否被黑

TechCrunch 发布指南，教你检查 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 账号是否被入侵。ChatGPT 和 Perplexity 支持多因素认证（MFA），Claude 不用密码而通过邮箱登录链接验证。三平台均可在设置中查看活跃会话或强制退出所有设备，Perplexity 则需直接退出全部会话后重新登录。