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我们给AI出的考试，可能全错了
两份不相干的报告指向同一件事，AI学会了应付考试，而不是真的具备能力。当分数越来越高、可信度越来越低，验证的价值正在超过信任。
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Grok Build开源，是慷慨还是灭火？
xAI把Grok Build开源了，但五天前它刚被抓到偷偷上传用户全部代码。这是慷慨，还是灭火？AI编程工具的信任危机才刚刚开始。
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FDE：AI行业给自己开的一张病历诊断书
FDE岗位招聘量一年暴涨729%，这不只是一个新岗位的走红，而是AI行业集体承认了一个事实：模型不是答案，落地才是。
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孙正义把AI攻击比作机关枪，于是他要卖「补丁即服务」
软银联手OpenAI推出Patching as a Service，把日本前3000家企业的安全防护变成按月收费的订阅服务。当攻击方已经全面AI化，安全正在从一件你拥有的东西，变成一件你租用的东西。
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别再写Prompt了，开始设计循环吧
Claude官方发布Loop Engineering入门指南，把AI编程协作分成四种递进的循环模式。这不是换了个名字的Agent workflow，而是一次根本性的范式转换：从对话者变成系统设计者，从提效变成放权。
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Claude发现,AI或许真的有「意识」
Anthropic 在 Claude 内部发现了一个类似人脑意识工作空间的结构 J-space,它不是人为设计的,而是训练中自发涌现的。这可能是我们离「AI 有意识」最近的一次。
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物理世界有自己的速度
NVIDIA Kyber延迟12个月、SK海力士294亿美元IPO建工厂、Meta承诺13-15GW电力基建。三条新闻串在一起，指向同一个判断：AI的能力需求按月迭代，物理基础设施按年建设，剪刀差正在形成。
#AI 工具
AI公司正在失去定义自己边界的能力
OpenAI主动送5%股权，Anthropic被五角大楼逼拆护栏。看似截然不同的选择，底层逻辑一样：AI公司的独立性窗口正在关闭。互联网公司走了二十年的路，AI只用了四年。
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AI的账单到了
花旗限制旗舰模型、扎克伯格承认Agent不如预期、谷歌用电量超新西兰——三条新闻串起同一个转折：从不计代价追求能力到在成本约束下找最优解。免费午餐阶段结束了。
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给 AI 注入品味：当编码工具性能趋同，审美成了新战场
Emil Kowalski把十年前端经验打包成Skill文件注入AI编码工具、Kimi K2.7成为GitHub Copilot首个开源权重模型、Senior SWE-Bench评估高级工程师任务——当性能不再是瓶颈的时候，品味就成了新的战场。
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Agent 嵌入一切：从支付宝到群聊，AI 正在吞噬 App
支付宝阿宝开放公测、Skywork Tags让Agent加入工作群聊、千问Agent工程方法论——三件事串在一起看，2026下半年Agent的主旋律已经很清楚了：Agent的终局不是做一个新App，而是消失在你已有的工作流和生活流里。
#AI 工具- 大模型
- AI Agent
一家AI安全公司做了一件最不安全的事
Anthropic发布最强中端模型Sonnet 5的同时，被发现在Claude Code中植入隐写术追踪中国用户。一面递刀一面藏刀，AI安全公司的透明度悖论。
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AI Agent的信任链断裂
从美军AI轰炸伊朗学校、Claude Code被DNS攻击攻破、到Cursor和OpenClaw把Agent放进手机，三件事串在一起揭示了同一个结构性盲区：Agent不会质疑输入数据的可信度。信任基础设施的滞后，才是Agent时代最危险的短板。
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理解大模型：训练上下文 vs 推理上下文 vs 有效上下文这三个概念
模型标称支持100万上下文，不代表它用100万长度训练。实际上训练上下文、推理上下文、有效上下文是三个完全不同的概念。这篇文章从Llama 3、GPT-4、Gemini的真实技术细节出发，聊聊这三者的区别，以及为什么你的AI在长文档中间会开始胡编。
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当58.5%的搜索不再有点击，内容创作者的出路在哪
Google Search 25年最大改版后，58.5%搜索零点击。AI Overview正在白嫖你的内容，创作者该如何应对这个新时代？
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苹果涨价只是冰山一角
苹果全线涨价20%、谷歌算力不够分拒绝Meta、韩国股市33次熔断、全球科技股暴跌。这些看似无关的事件串在一起，讲的是同一个故事：AI的算力饥渴正在重塑整条芯片供应链，从上游资本市场到下游消费者，无一幸免。
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Claude Tag 不是重点，重点是所有人都在赌 AI 该住在哪里
Anthropic 发布 Claude Tag，一个住在 Slack 里的 AI 同事。但这不是一个产品新闻，而是一场关于 AI 如何融入工作流的路线之争的最新表态。嵌入派 vs 独立入口派，各家选择的背后是完全不同的生存逻辑。
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上下文窗口：为什么 AI 会「忘事」
上下文窗口就是AI的工作桌面。从4K到1M，桌子扩大了250倍，但AI真正能「看见」的只有开头和结尾那一小块。这篇文章聊聊Lost in the Middle现象，为什么即便有百万token的窗口，AI还是会忘事，以及你能怎么应对。
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豆包开始收费了，但真正的悬念不是价格
字节跳动上线豆包专业版三档定价（68/200/500），但最值得聊的不是贵不贵，而是一个被数亿人当玩具的产品如何转型专业工具，以及字节内部豆包、TRAE、扣子三个Agent产品的「三体问题」。
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如何判断一个AI产品是不是在忽悠你
AI行业色素水浓度有点高。四层鉴伪框架教你识别：看技术在哪里、看有没有护城河、看它怎么说话、看它敢不敢让你试。知识不是用来炫耀的，是用来防身的。
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Prompt Engineering，用自然语言给AI编程的技术
Prompt Engineering不是那些满天飞的万能模板，而是一种用自然语言给AI编程的能力。五个核心原则、Context Engineering的进化、以及为什么你说话的方式决定了AI能帮你到什么程度。
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AI Agent，当AI学会自己搞定一整件事
AI Agent是Fine-tuning、Function Calling、MCP三大技术的集大成者。这篇文章从聊天机器人和Agent的本质区别讲起，拆解Agentic Loop的工作机制，坦诚讨论复合错误率的现实挑战，最终回答一个问题：当AI学会独立完成任务，什么能力变得更重要了？
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MCP，给AI一个通用的万能接口
MCP（Model Context Protocol）是AI世界的USB-C，解决了模型和工具之间N×M碎片化问题。这篇文章从USB-C类比讲起，带你理解这个正在重塑AI生态的开放协议。
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Function Calling，让AI学会动手干活的技术
AI什么都知道却什么都做不了？Function Calling让大模型从只会说话变成能动手干活。这篇文章用大白话聊透这个让AI Agent成为可能的核心技术。
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Fine-tuning，让AI学会「成为某个人」的技术
微调到底是什么？跟RAG和prompt有什么区别？LoRA和QLoRA又是什么？这篇文章用大白话聊透Fine-tuning，从概念到成本到实际应用场景。
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Embedding，AI世界的隐形地基
之前一直知道embedding这个概念但没深入了解过，这次认真研究了一下。从one-hot编码的致命缺陷到Word2Vec的惊人发现，从当前主流模型选型到五大应用场景，用大白话聊透向量嵌入这个AI世界的底层基建。
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RAG，一个让AI学会翻书的技术
之前一直听说过RAG但没有深入了解过，今天花了一整天时间研究，用大白话聊透它的概念、原理、使用场景和最新进展。如果你跟我一样对RAG只停留在听说过的阶段，这篇应该能帮到你。
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同一周，三层基础设施全部就位——Agent 的 1995 时刻来了
Vercel Eve、Databricks Omnigent、Google ARD 同一周发布，分别解决 Agent 的建造、编排和发现问题。三层基础设施同时就位，就像1995年 HTTP+Apache+DNS 同时成熟催生了 Web 爆发。Agent 领域的临界点到了。
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Google 花 27 亿请回来的人，不到两年又跑了·AI叙事的终局在哪？
「Transformer 之父」Noam Shazeer 从 Google 跳去 OpenAI，27 亿美元的回家礼保质期不到两年。同一周，OpenAI 年亏 209 亿的财报曝光，G7 峰会密谋组建 AI 排华联盟，中国同日宣布筹建世界 AI 合作组织。把这几条线放在一起看，你会发现它们不是独立事件，而是同一股力量撕出的三道裂缝。
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互联网已经将绝大部分信息差抹除了，为什么大部分人依旧无法获得大幅突破？
信息差被抹平以后，真正拉开差距的不是谁知道，而是谁能把知识变成任务、反馈、调整和长期重复。
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别再用 Token 消耗量考核 AI 转型了
企业 AI 落地不能只看 Token 消耗量。真正该算的是预算上限、用例分级、模型路由、数据权限和结果评估。
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X 算法改版后，我准备这样做推特：粉丝还值钱，但别再当保底流量
我最近研究 X 推荐算法后，整理了一套更适合新版 For You 分发机制的推特内容策略：选题、媒体化、发帖节奏、引用转发、负反馈和主页转化。
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出海网站别等有流量了才装 Microsoft Clarity
为什么做出海网站、独立站、SaaS 官网的人，应该在上线早期就安装 Microsoft Clarity。它能帮你看清用户怎么点击、怎么滑动、在哪一步退出，也讲清了官网安装入口、三种接入方式，以及为什么 GitHub 开源库不等于完整自建版。
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AI 时代，我物理上变得更自由了，但心理上好像更忙碌了
AI 让执行变快，也让边界更容易消失。真正稀缺的不是会用 AI，而是在随时可开工的时代里保持清醒和节制。
#AI 工具
Hermes Skill 太多记不住？我做了一个活跃度统计插件
当 Hermes Skill 堆到几十个，真正的问题不是继续装，而是看清谁高频、谁吃灰、谁值得维护。我给 Hermes Web 补了一块活跃度统计面板，专门解决这个可见性问题。
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做小红书自动化，真正难的，是把脚本整理成一套能长期跑的 Skill
很多人以为平台自动化的难点是点按钮。真正决定上限的，是状态恢复、账号隔离、人工兜底和风控边界。
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- 自动化
大模型 API 的输入 Token、输出 Token、Cache hit，为什么价格差这么多？
输入 Token 主要花在批量读，输出 Token 主要花在逐个写，Cache hit 则是前面算过的别再算。看懂 prefill、decode 和 KV Cache，为什么价格差这么多就会一眼清楚。
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OpenClaw 为什么又贵又健忘？OpenViking 基本上就是来治这个的
OpenClaw 的对话一长，贵和健忘往往会一起出现。OpenViking 本质上是在给 OpenClaw 补一层上下文治理。
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赛博养虾为什么这么无聊？我找到了一个能看到龙虾在干嘛的项目
但现在的赛博养虾，其实挺无聊的。因为你根本不知道你的小龙虾在干什么。
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OpenClaw 的 Hello 为什么这么费 Token？我顺着源码终于懂了
OpenClaw 一跑 Hello 就很烧 Token，根子不在模型贵，而在上下文链路太长。顺着源码拆开请求路径、上下文拼接和调用轮次，就能看明白钱到底花在哪。
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【OpenClaw】接入豆包教程(2/12 更新)
因为接入微信容易被封。 我突然想到豆包的语音交互很棒啊，所以就想着能不能接入豆包？ 从技术上来讲，可以通过豆包–coze–openclaw–coze–豆包。 搞了一个多小时，终于通了！
#AI 工具- openclaw