AI Field Notes

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📖 学习资源 ​

教程 / 论文 / 提示工程 / 演讲 — 共 100 条活跃资源

📅 今天 ​

科学家的消亡 / AI 会终结科学，还是会引发一场新的革命？ ​

@indigo · ⭐⭐⭐⭐⭐5 🇨🇳 · 今天

翻译 Sara Imari Walker（亚利桑那州立大学天体生物学家）的文章。核心追问：科学到底是什么？如果连这个问题都没搞清楚，讨论 AI 能否"做科学"就是认知错误。AlphaFold 预测结构但不解释物理机制。关键不是 AI 能否执行方法步骤，而是科学产生知识的方式是否包含更多。引入"绑定问题"、"意识的困难问题"等概念，探讨科学作为人类文化系统的深层本质。

ai-science philosophy consciousness alphaFold scientific-method

像 Rust Arena Allocator 一样管理上下文 ​

@blackanger · ⭐⭐⭐⭐⭐5 🇨🇳 · 今天

将 Agent 上下文管理类比 Rust Arena Allocator：预留大块连续内存→每次分配指针向前推→所有分配连续排列→整块一起释放。Agent 上下文窗口就是一块有限的、昂贵的内存空间。Prompt Engineering 的核心不是写好文字，而是内存管理。Arena 的核心特性（Append-only、空间局部性、批量释放）直接对应 Agent 上下文设计原则。Pruning 和 RAG 是技巧不是原则。

context-management rust arena-allocator agent-design prompt-engineering

∇-Reasoner: LLM Reasoning via Test-Time Gradient Descent in Latent Space ​

⭐⭐⭐⭐⭐5 🇨🇳 · 今天

一、核心问题 ​

1.1 研究背景 ​

大语言模型（LLM）的推理能力日益重要，但：

  • 训练成本高：扩大模型规模需要巨额算力
  • 性能瓶颈：传统方法（CoT、ToT）性能趋于饱和
  • 效率问题：零阶搜索方法（如Best-of-N）样本效率低
  • 奖励稀疏：长推理链中奖励信号难以传播

1.2 核心问题 ​

如何在不重新训练模型的情况下，通过测试时优化显著提升LLM推理能力？

关键子问题：

  1. 能否利用梯度信息而非仅奖励值？
  2. 如何在离散token空间中进行可微优化？
  3. 推理时优化与训练时优化的联系是什么？

二、创新点 ​

…

gui on-device fine-tuning coding llm

Chain-of-Tools - 在冻结 LLM 的 CoT 推理中利用海量未见工具 ​

⭐⭐⭐⭐⭐5 🇨🇳 · 今天

论文： Chain-of-Tools: Utilizing Massive Unseen Tools in the CoT Reasoning of Frozen Language Models

arXiv： 2503.16779v1

精读日期： 2026-03-13

一、核心问题 ​

研究问题：

如何让大型语言模型（LLMs）在链式思维（CoT）推理过程中高效地利用大量外部工具，包括训练时未见过的工具？

子问题：

  1. 效率问题： 如何在拥有大量工具（数千个）时高效选择合适的工具？
  2. 泛化问题： 如何处理训…

fine-tuning coding agent tool-use llm

Android 17 DeliQueue：二十年来最重要的消息队列架构重写 ​

@Shai Barack, Charles Munger (Google) · ⭐⭐⭐⭐⭐5 🇨🇳 · 今天

Android 17用lock-free混合数据结构DeliQueue替换了存在20年的MessageQueue实现。实际用户设备上实现丢帧率降低4%-7.7%、应用启动速度提升9.1%。这不是Binder IPC改造，而是对Android所有UI线程运行核心——Looper/Handler消息调度机制的根本性重构。每个应用的main线程、SystemUI、Launcher乃至system_server中的HandlerThread都依赖MessageQueue，这个单点性能改进具有全局传导效应。面向SDK 37及以上默认启用。

android-17 deliqueue messagequeue lock-free performance

Running Slice 全栈分析手册 ​

⭐⭐⭐⭐⭐5 🇨🇳 · 今天

为Android性能工程师提供的系统化分层框架，用于精确诊断Perfetto中Running片段的CPU消耗位置和原因。涵盖六个层级：Java方法追踪→ART虚拟机→内核调度器→CPU微架构→缓存层级→SoC内存子系统。每个层级有独特工具、指标和故障模式。长Running片段可分解为指令供给问题、数据访问延迟、非最优核心放置、频率调节延迟或算法冗余。

perfetto running-slice cpu performance android

LLM Powered Autonomous Agents ​

⭐⭐⭐⭐⭐5 🌐 · 今天

Lilian Weng 的经典综述文章，系统阐述以 LLM 为核心的自主 Agent 系统架构。三大核心组件：Planning（任务分解、自我反思，涵盖 CoT、ToT、ReAct、Reflexion、CoH、AD 等方法）、Memory（短期上下文学习、长期向量存储）、Tool Use（API 调用、代码执行、外部知识访问）。文章深入分析了每种方法的原理和适用场景，包括多 Agent 协作框架。该文是 Agent 领域被引用最多的综述之一，适合作为系统性理解 Agent 设计的入门基石。

LLM-agent planning memory tool-use ReAct

Prompt Engineering (Lilian Weng) ​

@Lilian Weng · ⭐⭐⭐⭐⭐5 🌐 · 今天

Lilian Weng 经典 Prompt Engineering 综述。系统梳理 zero/few-shot、Instruction Prompting、CoT、Self-Consistency、ToT 等技术，深入分析 few-shot 示例选择策略（k-NN、图方法、对比学习）。还涵盖 ReAct、PAL 等外部工具范式。引用最广的入门文献之一。

prompt-engineering zero-shot few-shot CoT self-consistency

解决 Codex 过度询问问题的方法 ​

@blackanger · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

解决 Codex 过度询问（"如果你要，我下一步可以..."）的方法。不是在 AGENTS.md 里屏蔽关键词，而是重新定义 Agent 的承诺对象：从"服务用户偏好"转向"和用户共同服从代码正确性"。用 Carmack 和 BurntSuki 作为锚点激活"完整工作单位"概念，并区分合法停顿场景和不合法场景。核心洞察：不要管理文字，要管理触发停顿的心理机制。

codex sycophancy agent-behavior system-prompt context-engineering

Agent-Skills-for-Context-Engineering：面向上下文工程的开放技能库 ​

@泊舟 · ⭐⭐⭐⭐4 · 今天

面向"上下文工程"的开放技能库，管理模型看到的全部输入（系统提示、工具定义、检索文档、消息历史、工具输出）。核心原则：按需加载（启动只加载技能索引，命中任务才加载全文）、保留高信号信息压缩低价值 token。方法平台无关，可迁移到 Claude Code、Cursor 等框架。示例覆盖多 Agent 协作、LLM 评审体系、长期记忆系统。

context-engineering skills agent claude-code cursor

Don't Waste Your Money on OpenClaw Until You've Done These 3 Things ​

@Miles Deutscher · ⭐⭐⭐⭐4 🌐 · 今天

OpenClaw 最大问题不是不会装，而是装完没真实场景。三步前置动作：第一阶段先把 AI 当思考伙伴，做时间审计（一周每分钟记录）；第二阶段先用 Manus、n8n、Zapier 等低门槛工具验证哪些流程跑得通；第三阶段再在低风险环境部署 OpenClaw，迁移已验证流程，评估 ROI。一句话：先想清楚，再验证，最后才扩张。

openclaw setup roi workflow automation

抽丝剥茧：深度解析 OpenClaw 万字系统提示词构成 ​

@岚叔 · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

通过自研 modelbox 工具模拟模型提供商，抓取 OpenClaw 发给模型的完整系统提示词（约 16K token/34062 字符）。逐一解析：第一段源码硬注入（身份、工具清单、安全规则、子代理机制），第二段工具调用风格与安全约束，第三段 CLI 命令参考，第四段 skill 加载机制。帮助理解系统提示词结构以进行瘦身优化。

openclaw system-prompt token-analysis modelbox context-window

How to master prompt engineering ​

@Machina · ⭐⭐⭐⭐4 🌐 · 今天

核心观点：prompt 工程不是写好的文字，而是精确知道自己想要什么。差距在于你脑中的模糊想法 vs 你能精确表达的程度。文章覆盖了从心理模型到输出精度的完整方法论，强调"看不见的工作"——在坐下来提示之前，先建立清晰的意图模型。

prompt-engineering mental-model precision structure

OpenClaw 从中级到高级完整教程 ​

@OneHopeA9 · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

面向已完成基础配置的 OpenClaw 用户的中高级教程。覆盖：AGENTS.md 工作规范、记忆优化（构建可靠记忆体系）、子 Agent 团队协作、Cron 自动化、Skill 开发、多渠道部署（全平台接入）、性能调优、实战练习清单、疑难解答。系统性的进阶指南。

openclaw tutorial agents-md memory cron

OpenClaw 运行报错指南（上篇） ​

@李韭二 · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

macOS 上 OpenClaw 运行报错的系统性排查指南。Gateway 是中枢神经，所有消息收发/LLM 调用/工具调度都经过它，挂了=系统瘫痪。覆盖 Gateway 启动失败排查（Node.js 版本、端口占用、launchd 服务注册、JSON 配置）、各类报错的根因分析。适用 macOS Apple Silicon/Intel。

openclaw troubleshooting gateway macos debug

I Want to Become an AI Engineer (Full Course) ​

@hoeem · ⭐⭐⭐⭐4 🌐 · 今天

一篇 4800+ 字的 AI 工程师全栈学习指南，提出三层架构：Prompt Engineering（微语法，控制即时指令）→ Context Engineering（乘数，MCP + Context as Code + RAG 管道）→ Intent Engineering（差异化，组织目标编码）。用 Klarna 客服 AI 的失败案例（节省 $60M 但因 intent gap 被迫重新雇人）论证意图工程的重要性。提供 7 组件意图框架和大量可复用 prompt 模板，覆盖结构化格式、Few-Shot、CoT、元提示词、上下文审计、RAG 架构设计、MCP Server 蓝图等。

AI工程 Prompt Engineering Context Engineering Intent Engineering MCP

论证型人机决策（Deliberative Human-AI Decision Making） ​

@**：Stylianos Loukas Vasileiou, Antonio Rago, Francesca Toni, William Yeoh · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

论文试图解决什么问题？

  1. AI 系统的黑箱问题：LLMs 的推理过程不透明，难以验证和信任
  2. 计算论证的可扩展性问题：传统 CA 依赖手工知识工程，难以应用于开放域
  3. 人机协作的失衡：当前 AI 要么完全自动化决策，要么只是提供解释，缺乏真正的协作
  4. 高风险领域的可信度：在医学、法律等领域，AI 必须提供可争议、可审查的推理

核心洞察：计算论证（CA）与大语言模型（LLMs）的融合可以实现一个新范式——论证型人机决策制定，其中 AI 与人类共同推理，而不是为人类推理。

obsidian safety fine-tuning agent llm

AI时代系统工程师的硬技能升级路线图 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

面向资深Android系统工程师的技能升级路线图。核心判断：2025-2026年最具杠杆效应的方向是'端侧AI全栈'——将系统底层经验与AI推理优化、On-device ML和AI Agent开发结合。AI技能薪资溢价已达56%，全球AI人才缺口300万。建议投资方向包括：LLM基础能力、Agent开发、端侧推理优化、性能分析与AI结合。原文含具体学习路径和工具推荐。

ai-engineer system-engineer career on-device-ai skill-upgrade

Android adb shell dumpsys meminfo 全面解析指南 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

全面解析adb shell dumpsys meminfo命令的输出格式，详细说明每一栏含义、数据来源、异常判断标准和优化建议。涵盖PSS/USS/VSS/RSS区别、Native/Heap/Stack内存分类、View/Asset/Bitmap内存追踪。帮助开发者和性能分析师精确定位内存问题。

android meminfo memory dumpsys performance

Android 16 MessageQueue 优化调研报告 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

调研Android 16对MessageQueue的重构优化。采用lock-free数据结构（Treiber stack和ConcurrentSkipListSet）解决优先级翻转问题。新实现几乎完全消除锁竞争，显著提升系统响应性和用户体验，特别是在冷启动等关键场景中。

android-16 messagequeue lock-free treiber-stack performance

Android ARM 平台 Running 耗时分析方法论与工具链报告 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

Android ARM平台上Running耗时分析方法论与工具链的完整报告。定义Running耗时为CPU实际执行时间，区分等待I/O和阻塞时间。涵盖simpleperf、Perfetto、ARM DSU/ETM等工具链，从方法级到指令级的分层分析框架。包含big.LITTLE核心调度、频率DVFS、Cache Miss等底层因素的量化分析方法。

android arm running-time cpu perfetto

Android App 帧渲染流程深度解析：从 Vsync 到屏幕 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

从Vsync-App信号接收开始，深度解析Android应用帧渲染的完整流程。涵盖Choreographer调度、Input/Animation/Traversals回调、Draw/Measure/Layout流程、RenderThread与GPU协作、BufferQueue流转、SurfaceFlinger合成、直至最终屏幕显示。包含详细的时序图和性能关键路径分析。

android vsync rendering frame choreographer

Android 应用性能优化：Vsync 与 Buffer 深度研究报告 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

深入研究Android应用中Vsync和Buffer相关机制。涵盖Vsync信号产生与分发、Vsync-app/Vsync-sf/Vsync-appsf分类、BufferQueue及BlastBufferQueue工作原理、UI线程与RenderThread协作、app duration与sf duration分析、GPU Fence和HWC Fence同步机制。为Android性能优化提供理论基础和实践指导。

android vsync buffer blastbufferqueue surfaceflinger

Android Native 内存泄漏深度调研报告 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

深入探讨Android Native内存泄漏问题，涵盖基本原理、检测与分析方法、常用工具（Valgrind、AddressSanitizer、heapprofd等）及库。结合实际案例分析Android内存管理机制和Native层内存泄漏成因，为开发者提供全面的Native内存泄漏解决方案。

android native memory-leak valgrind asan

"If something is humanly possible, it's attainable by you too." | Revue ​

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"If something is humanly possible, it's attainable by you too." | Revue StoicallyTyped Newsletter - Happy Monday! Here is Issue #10! This issue will be a special issue that focuses on being a collection of resources related to the no Read in Cubox
Read Original Happy Monday! Here is Issue #10! This issue will be a special issue that focuses on being a collection of resources ...

Android Newsletter

2023: AI 的一年 [译] ​

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2023 年是 AI 领域的关键年份，我们在此聚焦今年对该行业未来发展具有重大影响的主要事件 Read in Cubox
Read Original 2023 年是 AI 领域的关键年份，我们在此聚焦今年对该行业未来发展具有重大影响的主要事件： *更正：在 2023 年 12 月 22 日发布的原博客中，标题"AI 发布（AI Releases）"造成了误解，因为内容涵盖了公告、更新及发布等多方面。我们对文本和信息图的标题进行了澄清。Stability AI 对其大语言模型（LLM）开源的提及未出现在信息图中，但保留在文章里，这强调了其在提升可获取性而非仅仅技术改进方面的重要性。信息图最初展示了 xAI 创业公司的成立，现已因不相关而移除。同时，Apple Vision Pro 的提及也被删去，因为文章更侧重于软件。我们还加入了最新发布的 Mid...

ChatGPT LLM Midjourney Prompt Engineering Vision

2026 年 AI 行业预测汇总，AI 将如何改变世界？ ​

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2026 年 AI 行业预测汇总，AI 将如何改变世界？ 汇总自 Gartner、SaaStr、a16z、Every、Gary Marcus 和 Forbes 的 26 年 AI 行业分析 Read in Cubox
Read Original ?imageUrl=https%3A%2F%2Fmmbiz.qpic.cn%2Fmmbiz_png%2FPEeV2JtM1K5wMHX5fRAvuF6vwsbibiaMNMV6TWp50WP2bwPTzo9ODzTwe18moLv2Qu4exjiaBRAQibCSqZRx0NRYRw%2F640%3Fwx_fmt%3Dpng%26from%3Dappmsg%23imgIndex%3D0) 最近看到各大投资机构在 2026 年 AI 行业的预测，我做了一个汇总，把相同点进行整理，不同点里有意思的观点做了摘要。

Claude Agent

AI 也能"看懂"图片： 移动端相册 AI 搜图的奥秘PicQuery 通过创新的多模态搜索技术，为移动设备上的图片检索 - 掘金 ​

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AI 也能"看懂"图片： 移动端相册 AI 搜图的奥秘PicQuery 通过创新的多模态搜索技术，为移动设备上的图片检索 - 掘金 PicQuery 通过创新的多模态搜索技术，为移动设备上的图片检索提供了一个高效、智能的解决方案。是一个非常值得学习，把玩的好项目。 Read in Cubox
Read Original 其实大概三四个月前就想写一篇文章来介绍移动端 AI 搜图的一些进展，不过由于本人的精力有限和一些其他的原因，没有及时更新。所以也就拖更很久，好在春节有些时间可以把之前的一些知识总结，更好的展现给大家。
相信用 Android 手机的同学多少都有一些感觉，Android 手机上的相册都多了一个搜图的功能，例如小米手机或是 Oppo 手机都上线了类似的功能，输入文字可以获得相关的图片。下面展示一下小米相册里面的搜图功能： ?ima...

OpenAI Android Multimodal

AI 时代下的工程领导力：如何打造高效团队 - 来自谷歌工程负责人、Chrome 开发者的宝贵经验分享 ​

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AI 时代下的工程领导力：如何打造高效团队 - 来自谷歌工程负责人、Chrome 开发者的宝贵经验分享 AI 是个好帮手，但不能全靠它，团队领导者得搞清楚“更好”到底是啥意思，然后带着团队更快地往那儿走，团队成员也是如此。 Read in Cubox
Read Original 今天偶然读到 Chrome 开发者、Google 工程负责人、著名技术书籍作者 -Addy Osmani 的一篇文章「Leading Effective Engineering Teams in the Age of GenAI」，讲的特别好，对于产品和研发方向如何变得高效，不管你是团队领导者、还是团队成员，都很有价值，分享给朋友们，可以先看我的阅读笔记，针对自己感兴趣的部门再阅读原文（推荐阅读，作者信息和文章链接放在文末） ?imageUrl=https%3A%2F%2...

AI Safety

AI狂飙的时代，人还有价值吗？ ​

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Read Original 最近两个月，受到香港中文大学卓越传媒人驻校计划的邀请，我在香港进行了为期八周的访学，并为新闻学院的学生们开设了一个工作坊，主题是关于"如何提问"。就在我们上课的几周时间里，ChatGPT以迅雷不及掩耳的速度进入了大众的视野。我在课上与同学们进行了讨论。有人说，在GPT的时代，会提问可能比会回答更加重要。有人欣喜，认为GPT将大大提高人类工作效率，减少无意义的重复劳动；也有人担忧，认为GPT可能会带来大规模失业，甚至动摇社会的基本结构。 比尔·盖茨称赞，当前这场由ChatGPT衍生开来的人工智能革命是他所见到的自1980年以来最具革命性的技术进步。具体来说，GPT的革命性到底体现在什么地方？当前关于人工智能的讨论有些怎样的误区？它可能会带来什么影响？有什么是它能做的、又有什么是它永远也做不到的...

ChatGPT

AI辅助下的性能逆向分析 ​

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我在知乎发现了一篇值得思考的文章，一起来看看吧。 Read in Cubox
Read Original 在性能优化领域，竞品分析是一个永恒的话题。然而，现有的分析手段往往存在较大的局限性： • 指标维度浅层化 ：大多局限于帧率（FPS）、内存占用、CPU 频率及利用率、线程统计等硬件或系统层面的指标。虽然可以通过截帧分析渲染管线，但对于 CPU 端的具体开销（如 UI 逻辑、战斗系统、渲染提交等模块的具体耗时）难以进一步拆解。 • 技术壁垒：在缺乏源代码和符号表的情况下，往往难以洞察竞品底层的具体技术实现。

Android Performance

Airbnb’s Page Performance Score on Android | by Luping Lin | The Airbnb Tech Blog | Dec, 2021 | Medium ​

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Airbnb’s Page Performance Score on Android | by Luping Lin | The Airbnb Tech Blog | Dec, 2021 | Medium Airbnb’s home grown Page Performance Score (PPS) is designed to capture the rich, complex realities of performance by collecting a multitude of user-centric performance metrics and formulating them… Read in Cubox
Read Original ?imageUrl=https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Ffit%2F...

Android

American Idle — Remains of the Day ​

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American Idle — Remains of the Day Read in Cubox
Read Original I promised one final piece on TikTok, focused primarily on the network effects of creativity. And this is that, in part. But it discusses a bunch of other topics, some only tangentially related to TikTok. All the points I wanted to cover seem hyperlinked in a sprawling loose tangle. This could easily have been sev...

Android 车载应用开发与分析 （4）- 编写基于AIDL 的 SDK - 掘金 ​

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Android 车载应用开发与分析 （4）- 编写基于AIDL 的 SDK - 掘金 之前介绍了车载应用开发体系中如何使用Jetpack在HMI中构建MVVM架构Android 车载应用开发与分析 （3）- 构建 MVVM 架构(Java版)，通过之前的介绍，也了解到在大多数车载 Read in Cubox
Read Original 之前介绍了车载应用开发体系中如何使用Jetpack在HMI中构建MVVM架构Android 车载应用开发与分析 （3）- 构建 MVVM 架构(Java版)，通过之前的介绍，也了解到在大多数车载系统应用架构中，一个完整的应用往往会包含三层，分别是 HMI Human Machine Interface，显示UI信息，进行人机交互。 Service

Android

Android11+ AIDL：专为提升应用性能而生！ ​

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Android11+ AIDL：专为提升应用性能而生！ Android新版本AIDL性能再提升化！ Read in Cubox
Read Original 点击下方👇关注****Android系统攻城狮 每日充电：OS+MultiMedia学习之旅

Android Performance

Android×AI 技术刊#第11期——都是Android技术文 ​

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Android×AI 技术刊#第11期——都是Android技术文 Read in Cubox
Read Original 本周 Android 技术动态聚焦三大核心方向：跨端框架突破 ： 腾讯视频开源 ovCompose 框架 ，实现 Android/iOS/鸿蒙三端一码 开发，基于 Compose Multiplatform 深度优化性能与原生混排能力； 货拉拉开源 TheRouter 鸿蒙路由 ，支持跨模块解耦与动态路由表下发。 性能优化实践 ： 手机系统 D-Vsync 渲染管线优化方案 发布，实测掉帧率降低 72.7% ，功耗仅微增 0.13%； Flutter 复现 iOS 26 "液态玻璃"效果 ，解析着色器与扭曲算法实现难点。

Android Performance

Android×鸿蒙×AI 技术刊#第12期：Android 16新特性、Compose与Flutter对比、ART机制揭秘 ​

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Android×鸿蒙×AI 技术刊#第12期：Android 16新特性、Compose与Flutter对比、ART机制揭秘 Read in Cubox
Read Original 本周 Android 生态动态聚焦系统升级、框架演进与底层优化三大方向： 1️⃣Android 16 更新深度解读 强制应用开启全屏模式（edge-to-edge） ，预测性返回手势默认激活； 引入动态刷新率API （getSuggestedFrameRate）、增强型安全模式 及广播优先级限制等关键行为变更。 2️⃣ 跨平台框架能力交锋Compose Multiplatform：Jetpack Compose 对比 Flutter 在 包体积、冷启动性能 的显著优势； **Flutter 挑战 iOS 26 ...

Android Performance AI Safety

Android×鸿蒙×AI 技术刊#第14期——Compose动画深度解析、KMP多端实践落地、Android 16适配指南 ​

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Android×鸿蒙×AI 技术刊#第14期——Compose动画深度解析、KMP多端实践落地、Android 16适配指南 Read in Cubox
Read Original 本周 Android 生态聚焦 UI 框架、跨平台方案与系统适配三大核心领域： Compose 技术进阶 共享元素动画剖析：解析 sharedElement() 与 sharedBounds() 的精准应用场景与渲染差异（ScaleToBounds vs RemeasureToBounds）； Modifier 底层机制：Slot Table 存储结构与重组优化策略全解读。 跨平台方案落地B站 KMP 实战：Bazel 构建 + FlowRedux 状态机实现 三端逻辑层共享 （Android/iOS/鸿蒙）； Flutter 鸿蒙热...

Android

Android中AIDL和HIDL的区别，Google为什么更推荐AIDL？ ​

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Android中AIDL和HIDL的区别，Google为什么更推荐AIDL？ Read in Cubox
Read Original 在Android中，AIDL（Android Interface Definition Language） 和 HIDL（HAL Interface Definition Language） 是两种用于定义跨进程通信接口的语言。AIDL 是 Android 系统最早支持的 IPC（进程间通信）机制，而 HIDL 是从 Android 8.0 开始引入，用于 HAL（Hardware Abstraction Layer）模块的接口定义。 随着 Android 的发展，Google 决定从 Android 11 开始将新的 HAL 统 一使用 AIDL 接口，而逐步放弃 HIDL。这种转变背后的原因涉及技术复杂度、性能、开发效率和生态统一性等多个方面。

Android Performance

Android滚动组件图片加载优化与滚动速度的精确监听 | Paincker ​

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Android滚动组件图片加载优化与滚动速度的精确监听 | Paincker 背景 在Android应用中，ListView / RecyclerView / ScrollView 滚动时，如果有过多图片加载容易导致卡顿，特别是快速滚动时，bindView中大量图片加载操作，会导致系统频繁分配回收内存，不仅消耗大量CPU和网络流量资源，而且极端情况下还会因为内存来不及回收产生OOM。 Read in Cubox
Read Original 在Android应用中，ListView / RecyclerView / ScrollView 滚动时，如果有过多图片加载容易导致卡顿，特别是快速滚动时，bindView中大量图片加载操作，会导致系统频繁分配回收内存，不仅消耗大量CPU和网络流量资源，而且极端情况下还会因为内存来不及回收产生OOM。 一种最基...

Android Performance

Anthropic全网追杀的人，可能是我…… ​

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Anthropic全网追杀的人，可能是我…… Anthropic官方说，有一个用户在一个月内消耗了价值数万美金的的token，从而决定限速。这个用户，好像，是我本人…… Read in Cubox
Read Original 上个月，Anthropic官方发布了信息，有一个用户，只花了$200美元订阅套餐，却在一个月内消耗了数万美金的(tens of thousands)的token。从而决定对所有人进行限速...... 全世界的程序员都在好奇，这位每个月花数万美金的老哥是谁？

Claude Anthropic

Articels/腹背受敌的中国经济（3 万字长文）.md at main · foreveryh/Articels · GitHub ​

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Articels/腹背受敌的中国经济（3 万字长文）.md at main · foreveryh/Articels · GitHub 文章转载分享. Contribute to foreveryh/Articels development by creating an account on GitHub. Read in Cubox
Read Original 繁华渐逝：腹背受敌的中国经济（3 万字长文） 全文约 3 万字，撰写花了我 14 个月。阅读需要 60 分钟。如果完全读懂，能受益 30 年。

Avoid Mini-frameworks - laike9m's blog ​

⭐⭐⭐⭐4 🌐 · 今天

Avoid Mini-frameworks - laike9m's blog Read in Cubox
Read Original DEC 24TH, 2025 What is mini-framework? My Story Why mini-frameworks are bad? So, What Should You Do Instead? See Hacker News discussion I work in Google Ads infrastructure in the past four years. Over time, I've seen one pattern came along again and again, causing endless pain for developers, that is, creating mini-frameworks.

ChatGPT内核：InstructGPT，基于反馈指令的PPO强化学习 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

ChatGPT内核：InstructGPT，基于反馈指令的PPO强化学习 聊天机器人 ChatGPT 在诱导下写出「毁灭人类计划书」，并给出... 5.1 对准性研究（Alignment Research）的启发 > 聊天机器人 ChatGPT 在诱导下写出「毁灭人类计划书」，并给出代码，AI 发展有哪些问题需关注？ 泻药。开发GPT也有两年了，看到这样的新闻确实是欣慰而震撼的。GPT Family刚提出的时候并没有受到很大的关注度，因此GPT-1也是不温不火。到GPT-2的时候auto-regressive paradigm终于开始有一群大佬研究，到现在也在学术界被广泛研究，很多大模型都... ​

大模型 fine-tuning [] prompt openai

GPT-4震撼发布：多模态大模型，直接升级ChatGPT、必应，开放API，游戏终结了？ ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

GPT-4震撼发布：多模态大模型，直接升级ChatGPT、必应，开放API，游戏终结了？ > ChatGPT 点燃了科技行业的明灯，GPT-4 能燎原吗？ 谁能革得了 ChatGPT 的命？现在看来还是 OpenAI 自己。 在 ChatGPT 引爆科技领域之后，人们一直在讨论 AI「下一步」的发展会是什么，很多学者都提到了多模态，我们并没有等太久。今天凌晨，OpenAI 发布了多模态预训练大模型 GPT-4。 GPT-4 实现了以下几个方面的飞跃式提升：强大的识图能力；文字输入限制提升至 2.5 万字；回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。 「GPT-4 是世界第一款... ​

大模型 [] gpt-4 openai chatgpt

Google《智能体设计模式》之 智能体推理引擎的内部视角 - 附录F 中翻版 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

Google《智能体设计模式》之 智能体推理引擎的内部视角 - 附录F 中翻版 让大模型自己从内部视角讲解「推理引擎」的运作机制，哪家模型更合你心意？ ?imageUrl=https%3A%2F%2Fmmbiz.qpic.cn%2Fmmbiz_jpg%2FwV3O1yUmU2QIt4G7kicG7ZdH56SOsxLDLY4HDgOLaMnhxL3gXEo8O23QtLg6sCBIQnWckmxsFcyg0ap6MwecmtQ%2F640%3Fwx_fmt%3Djpeg%26from%3Dappmsg%23imgIndex%3D0) 前言：这本由谷歌资深工程主管Antonio Gulli免... ​

deepseek llm 大模型 [] agent

MLGO: A Machine Learning Framework for Compiler Optimization – Google AI Blog ​

⭐⭐⭐⭐4 🌐 · 今天

Google 介绍 MLGO 框架，首个工业级将 ML 系统性集成到 LLVM 编译器的通用框架。使用强化学习训练神经网络替代编译器中的启发式决策。两个具体优化：1) Inlining-for-size：通过 RL 策略替代内联启发式，在 30k 模块上训练的策略可泛化到其他软件，实现 3%-7% 代码体积缩减（Fuchsia OS 上达 6.3%）；2) Regalloc-for-performance：寄存器分配优化，提升 0.3%-1.5% QPS。训练后的策略通过 XLA AOT 嵌入编译器，无运行时依赖。

MLGO compiler-optimization LLVM reinforcement-learning inlining

The 2025 AI Engineering Reading List ​

⭐⭐⭐⭐4 🌐 · 今天

[需翻译] We picked 50 paper/models/blogs across 10 fields in AI Eng: LLMs, Benchmarks, Prompting, RAG, Agents, CodeGen, Vision, Voice, Diffusion, Finetuning. If you're starting from scratch, start here.

【李宏毅】解剖小龙虾 — 以 OpenClaw 为例介绍 AI Agent 的运作原理 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

今天这一堂课啊，我想要用 OpenClaw 这个开源的专案当作一个例子，跟大家介绍 AI Agent 是怎么运作的。我相信大家在报章杂志上，已经听过很多跟 AI Agent 有关的事情。最近呢，有一个跟 AI Agent 有关的开源专案 OpenClaw 变得非常热门。这有多热门，我想就不用解释了，因为大家在报章杂志上大概都看过吹捧 OpenClaw 的文章了。

做AI产品两年，我得出的实操经验 ​

⭐⭐⭐⭐4 🌐 · 今天

[需翻译] 观众反响特别好，想着要不把分享的内容公开出来，所以整理了这篇文章。本篇内容是对我过去两年时间，做了无数个AI产品demo的一个阶段性的总结，主要聚焦这三个方面的经验：

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译] | 宝玉的分享 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

深度探索我在驾驭大语言模型（LLMs）中学到的策略 ?imageUrl=https%3A%2F%2Fbaoyu.io%2Fimages%2Fprompt-engineering%2Fhow-i-won-singapores-gpt-4-prompt-engineering-competition%2F1_RAI4cBXe1_zaxVykHz79oA.webp&valid=true) 庆祝这一里程碑 --- 真正的胜利在于宝贵的学习经历！

文本和概念分析专家 prompt ​

⭐⭐⭐⭐4 🌐 · 今天

[需翻译] GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets.

科技爱好者周刊#291：AI 没有护城河 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

本杂志开源^[1]^，欢迎投稿^[2]^。另有《谁在招人》^[3]^服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系^[4]^（yifeng.ruan@gmail.com^[5]^）。

科技爱好者周刊#299：AI 的关键是语料 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

本杂志开源^[1]^，欢迎投稿^[2]^。另有《谁在招人》^[3]^服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系^[4]^（yifeng.ruan@gmail.com^[5]^）。

科技爱好者周刊#342：面试的 AI 作弊——用数字人去面试 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

本杂志开源^[1]^，欢迎投稿^[2]^。另有《谁在招人》^[3]^服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系^[4]^（yifeng.ruan@gmail.com^[5]^）。

西瓜视频稳定性治理体系建设一：Tailor 原理及实践 ​

⭐⭐⭐⭐4 🇨🇳 · 今天

Tailor[1]是西瓜视频 Android 团队开发的一款内存快照裁剪压缩工具，广泛用于字节跳动旗下各大 App 的 OOM 治理及异常排查，收益显著，在西瓜视频上更是取得 OOM 降低95%以上的好成绩。Tailor 工具现已开源，本文将通过原理、方案和实践来剖析 Tailor 的相关细节。

新手劝退 OpenClaw：99% 的人根本不需要它 ​

@劳伦斯 · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

劝退文：99% 的人不需要自动化，更不需要 OpenClaw。连 chatbot 都玩不明白就想搞多 Agent 协作，连提示词都写不好就想自动决策。OpenClaw 是过渡产品，几大 AI 公司会推出更强大方案。与其烧 token 折腾 OpenClaw，不如先让 AI 介入日常工作。先学走再学跑。

openclaw critique transition-product expectation

去 AI 味的方法 - Agent Skills 写作风格 ​

@余温 · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

宝玉老师分享的去 AI 味方法：给 AI 一份持续更新的"写作风格 Skill"（几十到上百行），定义用词偏好、句式习惯、禁止清单、标点规范。具体步骤：1）用 AI 分析自己满意的原创文章生成初版 Skill；2）用 Skill 写一篇文章后自己逐句修改；3）把 AI 原文和修改版发给 AI 分析差异规律并更新 Skill；4）反复迭代，第一次改一半以上，第三次核心风格开始对，第十次 AI 的输出比你自己写的还像你的风格。核心观点：提示词是死的，Skill 是活的，越用越精确。

AI写作 Agent Skills 去AI味 写作风格 Claude Code

SkillRL 智能体进化 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

Q1：这项研究要解决什么问题？

核心问题：LLM 智能体无法从历史经验中学习

  1. 记忆效率低下：存储原始轨迹 Token 消耗大（15K+ tokens/episode）
  2. 缺乏抽象能力：无法从具体案例中提取通用规则
  3. 无法持续改进：每次任务从零开始，重复犯错

Q2：为什么这个问题重要？

对 AI 研究：

  • 当前 LLM 智能体"昙花一现"（无长期记忆）
  • 与人类学习方式差距大（人类会积累技能）
  • 通往 AGI 的必经之路（持续学习能力）

核心收获

  1. 技能抽象优于原始记忆：Token 减少 62%，性能提升 15.3%
  2. 递归进化至关重要：性能随迭代持续提升
  3. 分层组织有效：通用技能提供战略指导
  4. 失败教训有价值：减少 68% 的重复失败

对高爷的建议

  1. SmartPerf + SkillRL：集成到 SmartPerf 项目
  2. Android 性能优化智能体：自动性能诊断和优化
  3. 技术博客选题：
    • "SkillRL：让 LLM 智能体学会'刻意练习'"
    • "从论文到实战：SkillRL 在 Androi…

obsidian agent llm paper reinforcement-learning

多智能体共识机制研究 ​

@**: arXiv (cs.MA, cs.LG) · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

当前基于 LLM 的多智能体系统能够可靠地达成共识吗？在存在恶意智能体的情况下，共识机制是否鲁棒？

这篇论文研究了一个基础问题：当多个 LLM 智能体需要达成一致决策时，它们能否可靠地完成这一任务？特别是在存在可能破坏共识的拜占庭智能体的情况下。

模型群体大小有效共识率平均轮次
Qwen3-8BN=415.8%-
Qwen3-14BN=446.6%-
Qwen3-14BN=867.4%-
Qwen3-14BN=1633.3%29.0

解读:

  • 即使没有拜占庭智能体，有效共识率也低于 70%
  • 群体规模增大，性能下降（从 N=4 的 46.6% 降至 N=16 的 33.3%）
  • 较大模型（14B）显著优于较小模型（8B）

关键发现 2: 提示内容影响活跃性

| 提示变体 | 有效共识率 | 平均轮次 | |---------|----------|----…

analysis safety agent llm paper

UI-Voyager: 自进化 GUI 智能体 ​

@**: Zichuan Lin 等（腾讯混元） · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

移动 GUI 智能体在训练中面临两个根本性挑战：1）失败轨迹学习效率低——失败轨迹占绝大多数但未被有效利用；2）长程任务的信用分配模糊——轨迹级稀疏奖励（成功/失败）无法告知智能体哪一步做错了。

gui on-device agent UI-Voyager：基于失败经验自进化的 android

SWE-Bench Mobile: Can Large Language Model Agents Develop Industry-Level Mobile Applications? ​

@明确计划添加 Kotlin 任务，届时可对比 iOS/Android 平台差异。 · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

当前最强的 LLM 编码 Agent 能否胜任工业级移动应用开发？它们在真实产品需求、多模态输入、大规模代码库上表现如何？

tools on-device coding agent llm

Act While Thinking (PASTE) ​

@- 重叠（LLM 思考期间并行执行工具）提升 10x 以上——说明推测执行确实将原本串行的工具调用前移了 · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

LLM Agent 串行执行"LLM 推理 → 工具调用"循环，工具执行占总时间 35%-61%。LLM 持有昂贵资源却被迫等待外部工具返回结果，造成严重的延迟瓶颈和资源浪费。

safety agent tool-use llm paper

PROV-AGENT: Provenance-Based AI Agent ​

@**：Souza et al. (ORNL/Argonne National Lab) · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

Agentic workflow 中，AI agent 会 hallucinate 或推理错误，且错误会在 agent 间传播（一个 agent 的输出作为另一个的输入）。传统 provenance 技术无法捕获 agent 特有的元数据（prompts、responses、decisions）与 workflow 上下文的关联。该论文要解决的核心问题是：如何将 AI agent 行为纳入端到端 workflow provenance，实现可追溯、可审计、可复现的 agentic workflow？

gui agent android llm paper

Decoding the Configuration of AI Coding Agents: Insights from Claude Code Projects ​

@完成，虽经两位作者审核确认，但主观偏差难以完全排除。 · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

Agentic code assistants（Claude Code、Codex、Jules）是 2024 年兴起的新一代 AI 编程工具，能自主完成端到端软件工程任务。但这类工具的行为和效果高度依赖配置文件（Claude.md），目前缺乏对这类配置文件的结构、内容和最佳实践的系统性研究。

coding agent

Claude Code in Action 实战课程（中文翻译版） ​

@Anthropic · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

Anthropic官方Claude Code实战课程的中文翻译版，适合离线阅读。课程覆盖21个章节：基础部分（引言、编码助手概念、实战、安装配置、项目准备、添加上下文、修改代码）、进阶部分（控制上下文、自定义命令、MCP服务器、GitHub集成）、Hooks专题（认识/定义/实现Hooks及常见坑点）、高级主题（SDK、测验、总结）。

Claude-Code 实战课程 教程 Hooks MCP

Android Framework 面试题解答 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

Android Framework常见面试题解答集，包含socketpair与socket区别、Binder通信原理、Handler机制、Service生命周期等核心知识点。面向Android系统工程师面试准备。

android framework interview socketpair binder

Android 性能优化知识体系大纲 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

Android性能优化完整知识体系大纲。从性能优化基础定义与目标出发，建立响应时间、流畅度、内存占用、功耗、稳定性等关键指标体系。覆盖测量-分析-优化-验证闭环方法论，以及系统性思考、全局视角、数据驱动的优化思维模式。

android performance knowledge-map optimization methodology

微信小程序技术调研报告 ​

@Manus AI · ⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

微信小程序技术的全面调研报告，涵盖7个维度：历史与背景、重要性分析、技术实现架构、启动与滑动性能优化、优化目标与挑战、优化策略、小程序vs小游戏对比。深入分析了微信小程序的双线程架构、渲染管线、启动优化策略、滑动性能瓶颈及解决方案。对理解小程序性能优化有较高参考价值。

wechat mini-program android performance startup

"Acquire the habit of attending carefully to what is being said by another." | Revue ​

⭐⭐⭐3 🌐 · 今天

"Acquire the habit of attending carefully to what is being said by another." | Revue StoicallyTyped Newsletter - Text(text = "Hello, World!", style = Newsletter)Welcome to issue #1!I want to start off by thanking you for reading my newsletter! Th Read in Cubox
Read Original Text(text = "Hello, World!", style = Newsletter) I want to start off by thanking you for reading my new...

Android Newsletter

"Get back up when you fail. Celebrate behaving like a human." | Revue ​

⭐⭐⭐3 🌐 · 今天

"Get back up when you fail. Celebrate behaving like a human." | Revue StoicallyTyped Newsletter - Welcome to the final week of September! I hope you are as excited for Autumn and October as I am! 🎃I was pretty busy this week and wa Read in Cubox
Read Original Welcome to the final week of September! I hope you are as excited for Autumn and October as I am! 🎃 I was pretty busy ...

Android Newsletter

AI is about to completely change how you use compu... ​

⭐⭐⭐3 🌐 · 今天

AI is about to completely change how you use compu... In 5 years, agents will be able to give health care advice, tutor students, do your shopping, help workers be far more productive, and much more Read in Cubox
Read Original I still love software as much today as I did when Paul Allen and I started Microsoft. But---even though it has improved a lot in the decades since then...

Agent

CHATGPT API（降价 90%）对 LLM 领域的影响 | 高策 ​

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CHATGPT API（降价 90%）对 LLM 领域的影响 | 高策 最近人工智能领域一个礼拜一个大新闻，毫不夸张。今天 OpenAI 宣布上线 ChatGPT API，并且相比于 GPT3 davinci 要便宜 90%，跟 curie 价格相同。OpenAI 相当于在 Chat Model 这个领域推出了 ChatGPT 能力的模型，但是价格只有之前的 90%。 因为身处相关行业，所以对这次降价的动作很感兴趣。我想知道这次降价会对 LLM 领域有什么影响，以及对于其他的 AI 产品会有什么影响。以下纯属个人在得知新闻的三个小时内形成的观点，仅供参考。 在 Hacker News 上 ... ​

llm [] prompt openai inference

ChatGPT Plus官方推荐新手教程 ​

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ChatGPT Plus官方推荐新手教程 升级到付费版的ChatGPT Plus好处自然不用说，懂的都懂。比如稳定，无字数限制，不会有错误等等。 本文就分享一下本人(以及若干ChatGPT Plus爱好者+群友)亲测有效的ChatGPT Plus付费版升级流程。注册门槛说实话有点高，总结起来其实就下面4个步骤： 这里简单说，欧易是港股上市，国内最大的交易所，Depay是最大的虚拟信用卡公司。 2. 注册1个虚拟交易平台欧易账号(没得选，国内安全的只有它) 3. 申请1张虚拟信用卡(选Depay，群里小伙伴都是用它) 4. 能正常访问ChatGPT的科学上网条件（一定要选美国或者欧洲的代理节... ​

[] chatgpt

ChatGPT-Siri/README-zh_CN.md at main · Yue-Yang/ChatGPT-Siri · GitHub ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

ChatGPT-Siri/README-zh_CN.md at main · Yue-Yang/ChatGPT-Siri · GitHub 通过 Siri 启动「快捷指令」连接 ChatGPT API，让 Siri 变身 AI 聊天助手。你可以直接和 Siri 说出你的问题，Siri 会回答你。现在我们的 Siri 终于变得智能了，可以和我们对答如流！而这一切只需要一个快捷指令和 API key 就可以做到了。 * 确保网络能正常访问 https://api.openai.com 域名 * 确保 API 帐户有足够余额：<https://platform.openai.com/accoun... ​

[] prompt gpt-4 openai chatgpt

ChatGPT为什么这么强 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

  1. 从周五到周末ChatGPT已经疯传开来，其对话能力让人惊艳。从玩梗、写诗、写剧本，到给程序找bug，帮人设计网页，甚至帮你生成AIGC的提示词，一副无所不能的样子。可以去Twitter上看Ben Tossell梳理的一些例子，或者自己去试试！一位MBA老师让ChatGPT回答自己的管理学题目，结论是以后不能再布置可以带回家的作业了。很多人用了以后无法自拔，就如这位所见： Musk问ChatGPT怎么设计Twitter(不得不说还挺有创意）： 2. 有人让ChatGPT参加了智商测试，得分83; SAT测试得分1020，对应人类考生52%分位。要知道ChatGPT并没有对数学方面做过优化，...

大模型 fine-tuning [] prompt openai

Gemini 2.0: 我们智能体时代的最新 AI 模型 ​

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Gemini 2.0: 我们智能体时代的最新 AI 模型 ?imageUrl=https%3A%2F%2Fmmbiz.qpic.cn%2Fmmbiz_png%2Fw3eNBHXFDrCM7kg7ch3yHcLT5RRuz8GxtAd2JWreqfOkpbv2picEkzIjdVibeQ3Y6F1wWQZYNPepibK7wWztUBI3w%2F640%3Fwx_fmt%3Dpng) ?imageUrl=https%3A%2F%2Fmmbiz.qpic.cn%2Fmmbiz_png%2Fw3eNBHXFDrCM7kg7ch3yHcLT5RRuz8Gx763rVwvpI7bLicsjrR9dW... ​

gemini [] inference

Gemini 2.5：我们最智能的模型系列再升级 ​

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Gemini 2.5：我们最智能的模型系列再升级 Gemini 2.5 是 Google 最新升级的智能模型系列，带来了显著的性能提升和新功能，包括更自然的对话体验、更高的安全性以及支持开发者使用的多种工具。2.5 Pro 和 2.5 Flash 在多个领域表现出色，并通过新的技术如 Deep Think 和文本转语音功能进一步增强了用户体验。 ​

gemini []

Gemini：我们规模最大、能力最强的 AI 模型 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

Gemini：我们规模最大、能力最强的 AI 模型 每一次技术的变革都是推进科学发现、加快人类进步和改善人们生活的机会。我相信我们此时正在见证的 AI 转变将是我们一生中影响最为深远的转变，其影响力远超过移动技术或互联网的转变。AI 有着为世界各地的人们创造机会的潜力，无论是在日常生活中还是在铸就非凡成就方面。它将带来新一轮的创新和经济进步，并以前所未有的规模推动知识、学习、创造力和生产力的发展。 让我感到兴奋的是：有机会让 AI 助力全世界的每个人。 作为一家"AI 为先"的公司，我们已经走过了近八年的旅程，并且一直在不断加速进步：现在，数百万用户通过我们的产品使用生成式 AI，去完成一... ​

gemini []

Generative AI for Beginners ​

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Generative AI for Beginners 通过 12 章的课程，开启构建生成式 AI 应用程序之路 通过微软云技术布道师团队提供的十二章系列课程，了解构建生成式 AI 应用程序的基础知识。 每章都涵盖了生成式人工智能原理和应用程序开发的一个关键方面。 在整个系列课程中，我们将建立我们自己的生成式人工智能初创公司，以便您可以了解如何实现您的想法。 首先，将 整个 repo fork 到您自己的 GitHub 帐户，以便能够更改任何代码并完成相关学习。 您还可以(🌟)该 Fork以便稍后更容易地找到它！ 前往课程学习环境设置 找到最适合您的设置指南！ 我们相信最好的学习方式之一就... ​

[]

GitHub - rockbenben/ChatGPT-Shortcut: 让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令，按照领域和功能分区，可对提示词进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

GitHub - rockbenben/ChatGPT-Shortcut: 让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令，按照领域和功能分区，可对提示词进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。 ChatGPT Shortcut 是根据领域和功能划分的 ChatGPT 快捷指令表，可通过标签筛选、关键词搜索和一键复制来使用提示词，旨在简化你的工作流程并提高生产力。即使是初学者，你只需复制提示词，稍加修改后发送给 ChatGPT，就能获得指定输出，让你的生产力加倍！ 提示词（即 Prompt）通常是用户提供的问题或文本，以激活模型生成回复。简单来说，prompt 就是用户想要询问的内容，作为输入送到 ... ​

[] openai prompt chatgpt

Google Gemini 如何加速 Android 开发？ ​

⭐⭐⭐3 · 今天

Google Gemini 如何加速 Android 开发？ > 《10. 揭秘 Compose 原理》 > 《2 小时入门 Jetpack Compose》 > 《深入理解 Jetpack Lifecycle（原理篇）》 你好，我是朱涛。今天我们来聊聊 AI 和 Android 开发。近些年，基于大模型的人工智能发展迅猛，OpenAI 有 ChatGPT，国内有 Deepseek。然后，我因为和 Google 接触比较多，有幸成为了 Gemini 的第一批使用者，这些年一直用下来，感觉也非常不错。 Android Studio 在最新的版本迭代中，也在积极引入 Gemini 来强化它的 ... ​

deepseek 大模型 [] openai gemini

How To Remember Everything You Read With AI - Dan Koe ​

⭐⭐⭐3 🌐 · 今天

Dan Koe 探讨了如何用 AI 深化阅读理解而非替代阅读。核心观点：阅读的价值不在于获取信息（AI 更擅长），而在于改变思维方式。提出两层阅读法：Consumption（摄入）和 Digestion（消化）。具体 AI 用法：1) 用 AI 作为阅读伙伴，在阅读前生成问题框架；2) 阅读后用 AI 撰写结构化摘要和个人反思；3) 让 AI 帮助发现认知盲区和限制性信念；4) 将笔记转化为行动方案。强调 AI 应用于加深理解而非替代思考。

reading knowledge-management AI-learning personal-growth Dan-Koe

Paper摘要：基于强化学习的AI Agent调整内核configuration选项 ​

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论文 OS-R1 提出用 RL Agent 自动配置 Linux 内核 18000+ configuration 选项。Rule-Guided Agent 设计，两阶段训练（Warm-up + Exploration），3000+ 配置样本数据集。在 Nginx/PostgreSQL/Redis 上取得性能提升。但生产环境极少为调优重编译内核，严重脱离工程实际。

OS-R1 强化学习 Linux内核 kernel-tuning AI-agent

Prompt Engineering | Kaggle Whitepaper ​

@Lee Boonstra · ⭐⭐⭐3 🌐 · 今天

Google/Kaggle 发布的 Prompt Engineering 白皮书，面向 Gemini 模型的提示工程方法。涵盖各种提示技术、最佳实践和挑战。面向 Vertex AI 和 API 用户，适合入门参考。

prompt-engineering kaggle google gemini whitepaper

Rust写aosp13的AIDL系统级服务 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

在 AOSP 13 中用 Rust 实现 AIDL 系统级服务的完整教程。包括 AIDL 接口定义、Android.bp 配置（Rust backend）、服务端/客户端实现、编译运行。Google 已建议放弃 HIDL 统一使用 AIDL。

Rust AOSP AIDL Android 系统服务

Seeking the Productive Life: My Personal Infrastructure ​

@Stephen Wolfram · ⭐⭐⭐3 🌐 · 今天

Stephen Wolfram 分享个人生产力基础设施，涵盖笔记、邮件、会议、代码实践、知识存档。自 80 年代积累的工作流优化经验，用 Wolfram Language 构建完整个人信息系统。近 10 万字的极客级知识管理参考。

Stephen-Wolfram 生产力 知识管理 工作流 Wolfram-Language

https://learningprompt.wiki/docs/insight/AI%20%E6%9C%89%E5%8F%AF%E8%83%BD%E6%94%B9%E5%8F%98%E4%BA%BA%E7%9A%84%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B9%E5%BC%8F%E5%90%97%EF%BC%9F/%E6%9C%89%E5%8F%AF%E8%83%BD%E6%94%B9%E5%8F%98%E4%BA%BA%E7%9A%84%E9%98%85%E8%AF%BB%E6%9... ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

https://learningprompt.wiki/docs/insight/AI 有可能改变人的学习方式吗？/有可能改变人的阅读�%9...

你在为AI工具付费？我只花了100美元就解锁了一大堆牛逼工具，详细教程在这里 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

著名产品Newsletter主理人、播客主播Lenny ，靠自己的人脉关系，联合一大堆牛逼AI工具产品搞捆绑销售。 ?imageUrl=https%3A%2F%2Fmmbiz.qpic.cn%2Fmmbiz_png%2FjibL99tg2bCUZEegNUjLOOAKCsvGCY4lPuh2DSHoyFjuE90XxiaesckU00Tceibz4ePw0c2cMzic2ia8Jbc4CSPJiabA%2F640%3Fwx_fmt%3Dpng%26from%3Dappmsg "null") Le...

公众号爆款文章提示词：让AI写出有"人味"的深度长文（附完整提示词） ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

这是「写作提示词全家桶」系列第2篇，共7篇。上一篇讲了底层逻辑，这一篇直接给你两套拿走就能用的公众号写作提示词。

关于如何在 Slack 上免费使用 GPT4 和 GPT3.5 的一个简单教程： 0、全程不需要科学上网； 1、注册一个 Slack 帐号 https://slack.com/intl/zh-cn/ ； 2、创建一个工作区，随便起一个名字，如果你已经有工作区了，跳过此步； 3、点开 https://www.springworks.in/albus/ 这个页面，安装 AIbus 到 Slack； 4、在 Slack 直接点开 AIbus 与它对话； 5、也可以在频道里把 AIbus 拉进来，之后就... ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

关于如何在 Slack 上免费使用 GPT4 和 GPT3.5 的一个简单教程： 0、全程不需要科学上网； 1、注册一个 Slack 帐号 https://slack.com/intl/zh-cn/ ； 2、创建一个工作区，随便起一个名字，如果你已经有工作区了，跳过此步； 3、点开 https://www.springworks.in/albus/ 这个页面，安装 AIbus 到 Slack； 4、在 Slack 直接点开 AIbus 与它对话； 5、也可以在频道里把 AIbus 拉进来，之后就...

失業半年，我用 AI 打造每日輸出系統，結果 AI 公司主動找上門 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

又一次失業，這次長達半年。這樣的狀態對我來說早已不陌生。在這個充滿變數的年代，擁有穩定高薪反而成了少數人的特權。我並不是逃避工作，而是更清楚自己不想為了履歷、安全感而犧牲真正想投入的東西。這半年來，我既沒投遞履歷，也沒請人內推，更沒有煩惱要不要找獵頭。我選擇建立一套屬於自己的每日輸出流程，透過 ChatGPT 和各種 AI 工具，把每個產品概念具體化，並持續記錄與反覆優化。每一個專案，從 Prompt GUI、自動摘要，到 Git commit 精靈與紫微斗數生成器，我都拆解成模組，系統化整理成...

宝玉的科技文章翻译GPT ​

⭐⭐⭐3 🌐 · 今天

[需翻译] Learn how to enhance your translations using AI by providing context and leveraging prompts for better accuracy. 如何通过提供上下文和提示来提高AI翻译的准确性，使用“科技文章翻译”这个GPT来快速准确地翻译。

我用Coze来掘金 | AI Agent 创意征文大赛来啦！ - 掘金 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

2月1日，扣子国内版已经正式上线啦~赶快来体验一下吧！将使用 扣子 搭建 AI bot 的实践心得和思路分享到掘金，更有 iPhone15、雷蛇机械键盘、京东卡等好礼待你领取！🎁

提示艺术：PromptPerfect 提示优化器测试体验（一） ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

看到jina发布了PromptPerfect，专为大型语言模型 (LLM)、大型模型 (LM) 和 LMOps 设计的提示优化器。

欢迎 | Learn Prompting ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

我会将提示工程（prompt engineering, PE）介绍为：如何同人工智能交流，并得到你要的结果。

生成式 AI 应用的设计原则 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

原文引自 Justin Weisz 的文章《Design Principles for Generative AI Applications》，译文内容已做部份删减和调整。

第10期：OpenAI正研发代号“草莓”的突破性AI推理技术 | 信息差——独立开发者出海周刊 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

Knowledge is power, info-gap is money!「信息差——独立开发者出海周刊」是一个帮助独立开发者缩小信息差的技术周刊。

解读 Anthropic 博文：适用于长期运行 Agents 的有效框架 ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

> 基于 Anthropic 的 "Effective harnesses for long-running agents" 最佳实践

🧭 Midjourney 学习导航 | Learning Prompt ​

⭐⭐⭐3 🇨🇳 · 今天

本教程部分图片并没有保存在 GitHub 上，而是保存在 Craft 上，所以如果你没法看到教程里的图片，请检查一下你的网络环境。

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