如何通过两行代码构建本地 LLM 应用
IBM工程师提出极简方案：装好Ollama和chuk-llm后，仅用两行Python代码即可调用本地运行的开源大模型，无需复杂配置，适合开发者快速验证想法或搭建轻量AI工具。
Anthropic 团队 Claude Code 最佳实践
Anthropic 团队分享 Claude Code 实战经验：强调写好 `Claude.md` 配置、善用截图、拆解任务、设置检查点；覆盖数据基建、安全、ML、产品、法务等多场景，技术与非技术团队均可提效，核心是把 Claude 当成可反复推敲的协作搭档。
如何在 AI 时代让自己变得更强
AI不是替代学习的工具，而是能帮人查漏补缺、安全试错、提升自律的学习伙伴。关键在于培养成长型思维，掌握提示工程、主动思考总结，同时守护人类独有的共情力与创造力。用好AI，才能在快速变化中持续变强。
什么是上下文工程 如何快速掌握上下文工程
上下文工程是优化大模型有限上下文窗口的关键技术，核心在于适时注入恰好的信息（如指令、记忆、工具描述等），避免干扰与幻觉。常见方法包括写入、选择、压缩和隔离上下文，本质是高效组织信息，提升智能体决策准确性与效率。
如何通过 PyTorch 手搓一个微型神经网络
用 PyTorch 从零手写一个拟合 y = x² 的微型神经网络，涵盖数据生成、训练/测试集划分、三层网络定义、MSE 损失与 Adam 优化器配置、迭代训练及预测可视化。全程代码简洁，适合初学者5分钟理解神经网络核心流程与训练逻辑。
AI生成的"工作垃圾"正在摧毁生产力
AI生成的“工作垃圾”看似专业，实则空洞低质，导致接收者平均每次耗时近2小时纠错返工。40%员工每月遭遇，已侵蚀协作信任、拉低对同事能力与可靠性的评价，并造成显著隐性生产力损失。
Google Speech-to-Retrieval（S2R）：语音搜索的新方法
谷歌推出Speech-to-Retrieval（S2R）语音搜索新范式，跳过ASR文本转录环节，直接从语音映射检索意图，显著提升多语言场景下的准确率与鲁棒性；已实际部署，并开源SVQ数据集推动业界发展。
Google 无代码 AI 迷你应用构建器 Opal 将服务扩展至 15 个国家
Google 无代码AI迷你应用构建器Opal正式登陆加拿大、印度、日本等15国，并升级工作流调试能力——支持可视化分步执行与精准报错定位；同时优化底层性能，显著提升启动速度并支持多步骤并行运行，助力用户高效构建复杂AI应用。
Figure 宣布 Go-Big 项目，构建全球最大的人形机器人预训练数据集
Figure启动Go-Big项目，利用Brookfield超十万住宅采集的真实人类生活视频，构建全球最大人形机器人预训练数据集。Helix仅凭人类视角视频即实现零样本导航与自然语言驱动的灵巧操作一体化控制，显著提升家庭场景泛化能力与适应性。