标题：都2025年了，你还在忍受AI胡乱算数？我给它装了个Python外挂，神了！ 【崩溃瞬间：AI你是不是在逗我？】 作为一名正在死磕AI智能体的学员，前几天我一度以为大模型是万能的。

如果你现在还把“写代码”这件事，和“要学一门编程语言、啃完几十小时课程、装一堆开发环境”绑在一起，那你大概率会被这个故事震一下。主角 Elena，本职是 AI 研究员：每天看论文、测模型、写报告，懂算法、懂模型原理，看 paper ...

当前AI的优势集中在新产品、新系统的从零开发，能够胜任小型网站和App应用的开发，但对于商业级复杂系统的接管，无论是业务逻辑衔接、数据处理安全性还是代码质量把控，都尚未达到企业可信任的程度。

这几天 Cluade Code 的热度真的很高。除开他强大的编程能力之外，Skills 这种可以用 AI 辅助构建简单 Agent 的能力对于 CC 的加持也很大。我这几天也创建了几个 Skills 来辅助我的内容创作，比如今天刚做的这个 Nano ...

雷・库兹韦尔在《奇点临近》中提出过「加速回报定律」，认为技术进步呈指数增长，并预测奇点将在 2045 年左右到来，人类可实现与技术的融合。

如今大模型AI领域的绝大多数概念都是在一个基础功能上打补丁、堆砌。 底层大模型非常非常牛，但也有其自身底层上的局限性。别看大模型一代一代地推出，技术上其实是停滞不前的。 但应用层呢，楼房已经盖到几千层了： 大模型只有一个能力，输入文本序列+温度等参数=>输出文本序列。 多轮对话？记忆功能？就是把上一次的对话和这一次的问题用字符串拼起来。

数据公开后，以及《Nature》为此专门撰写的社论，标志着DeepSeek在学术严谨性和技术原创性上获得了国际最高认可，彻底洗刷了外界对于中国大模型“套壳”或“跟随”的刻板印象。

DeepSeek-V4的技术亮点体现在对数据模式的理解能力上。以“数草莓中字母r的数量”这一经典问题为例，上一代模型因无法理解“计数”概念，只能依赖训练数据中的错误答案，导致频繁出错。而新模型通过改进训练机制，能够真正理解任务本质，避免此类低级错误。团队还攻克了“灾难性遗忘”问题——在模型复杂度提升的过程中，V4保持了性能稳定性，未出现能力退化现象，这为构建编程Agent奠定了基础。

去年7月，由于DeepSeek下载量从高峰期的8000多万暴跌至2000多万，下滑72.2%，“DeepSeek跌落神坛”就成为了当时互联网最热门的话题。 根据DeepSeek内部的基准测试，V4在编程任务上的表现超过了目前市场上的主流竞品，包括Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列。

【本文由小黑盒作者@噩梦飘雷于01月06日发布，转载请标明出处！】 大家好，我是飘雷。 最近一直想体验体验Nano Banana Pro，恰巧在网上刷到了网友推荐的一个用于AI绘图的GitHub开源项目Gemini 3 Pro Image ...

作为工程和创新的前锋，谷歌长期以来都是竞争对手重点“挖人”的对象，这一点至今仍未改变。随着硅谷 AI 人才争夺战不断升温，谷歌采取的一种竞争方式是大规模回聘前员工。 据CNBC 报道，2025 年谷歌招募的AI 软件工程师中，大约有 20% ...

知识就是力量，知识图谱是人工智能新时代的产物，简单地说知识图谱就是通过关联关系将知识组成网状的结构，然后我们的人工智能可以通过这个图谱来认识其代表的这一个现实事件，这个事件可以是现实，也可以是虚构的。 知识图谱可以应用于机器人问答 ...