AI 编程工具确实在快速迭代，每隔几天就有新东西出来。但我的建议是：选一个顺手的，用起来就好。不管是 Claude Code、Open Code 还是 Conductor，它们都能帮你提升效率。与其纠结用哪个，不如先用起来，在实践中找到适合自己的工作流。这些工具背后的技术原理（Agent 是怎么工作的）如何写出更好的 prompt 让 AI 更懂你普通人怎么正确使用 Vibe Coding怎么用

本文通过两个经典的后端工程案例演示了Trae IDE下项目搭建和运行的基本配置流程，同时基于一个接口改造的例子演示的cue这个自动化代码补全的功能特性，随后我们更进一步以提示词驱动的方式协同AI完成编码自动化构建和测试闭环。这是笔者打算新写的一个系列的文章——面向AI编程，关于ai编程这个话题，笔者查阅了市面上各大网站和书籍，基本都是面向前端开发，对于更加强调设计且需要串联复杂数据流的后端开发并没

这篇新论文提出了一种非常简单的新激活层 Derf（Dynamic erf），让「无归一化（Normalization-Free）」的 Transformer 不仅能稳定训练，还在多个设置下性能超过了带 LayerNorm 的标准 Transformer。刘壮带队的无需归一化 Transformer 又有新的版本了。一直以来，在 Transformer 架构里，LayerNorm 几乎是标配，但它也

验证债务（Verification Debt）。它是指你发布的软件与你所证明安全的部分之间的差距，这种证明必须是在接近生产环境的条件下收集到、能够体现安全性和鲁棒性的证据。技术债务是对“未来变更成本”的博弈，而验证债务则是你当下正背负的未知风险。这里的“验证”并非指严密的定理证明。它指的是来自测试、灰度发布、安全检查和生产环境实时信号的证据，这些证据必须足够有力，能决定是否终止发布或触发回滚。它关

这篇新论文提出了一种非常简单的新激活层 Derf（Dynamic erf），让「无归一化（Normalization-Free）」的 Transformer 不仅能稳定训练，还在多个设置下性能超过了带 LayerNorm 的标准 Transformer。刘壮带队的无需归一化 Transformer 又有新的版本了。一直以来，在 Transformer 架构里，LayerNorm 几乎是标配，但它也

据悉，该消息来自 Meta 公司的 CTO Andrew Bosworth，他表示该团队的 AI 模型「非常好」（very good）。有意思的是，就在这篇报道的前些天，一篇技术报告《Llama 4 家族：架构、训练、评估和部署说明》在 arXiv 悄然上线，其中全面回顾了 Meta Llama 4 系列模型宣称的数据和技术成就。具体到内容上，这篇技术报告的内容仅有 15 页，其中 1300 多位

本报告致力于为全球人工智能安全研究提供一份基于系统实证的关键参照坐标。随着模型能力呈指数级跃升，安全对齐已不再是事后修补式的技术叠加，而必须转向从底层架构、训练范式到多模态交互机制的全栈式深度嵌入。本报告呼吁学术界、产业界与治理机构应当形成更加紧密的协同机制，共同构建兼具包容性、标准化与动态演进能力的安全评估体系，以制度化、工程化的方式推动生成式人工智能走向可控、可信与可持续的发展路径。更为系统和

腾讯混元AI Infra团队正式开源生产级高性能LLM推理核心算子库HPC-Ops。大模型竞赛中，算力不再只是堆显卡，更是抢效率。面对H20等推理卡在主流算子库下难以跑满性能的痛点，腾讯混元AI Infra团队正式。该算子库采用CUDA和CuTe从零构建，通过抽象化工程架构、微架构深度适配及指令级极致优化等，降低底层算子开发门槛，将核心算子性能逼近硬件峰值，实现了显著性能突破。在真实场景下，基于H

要真正推进多模态智能，未来的模型必须从底层重建视觉能力，而不是继续依赖将视觉问题翻译成语言来“绕行”。谁敢想？视觉推理这一块，大模型现在还嫩得像个3岁小孩。来自UniPat AI、xbench、阿里、月之暗面、阶跃星辰等多家研究机构的最新研究显示：在视觉推理benchmark上，当前表现最强的也只是，跟六岁儿童仍有的差距。与成年人的水平相比，更是天壤之别。更关键的是，Gemini 3 Pro Pr

Claude 宪法》的发布，标志着 AI 产业正在从「技术工程」迈向「社会工程」的深水区。Anthropic 的这份文件，不仅是写给代码的指令，更是写给未来的一种期许。这群硅谷的精英们，正试图用人类文明积累的数千年智慧——哲学、伦理学、心理学——去教导一个刚刚诞生的硅基大脑。他们不仅教它如何工作，更试图教它如何「做人」。这是一场关于信任的实验。我们不仅是在编写代码，我们是在给一个未知的智能体写信，