在Toolathlon上，GPT-5.4以54.6%准确率，大幅领先GPT-5.3-Codex（51.9%）、GPT-5.2（45.7%），而且用的轮次更少。在SWE-Bench Pro测试中，GPT-5.4拿下了57.7%准确率，媲美甚至超越了GPT-5.3-Codex（56.8%）。要知道，就在一个月前刚登顶的Claude Opus 4.6，成绩也不过72.7%。上一代GPT-5.2（47.3

这事不是新鲜事了，最早是前 OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 搞出来的，他做了一个叫 minGPT 的项目，代码量控制在三百行左右，目的就是让人看懂 GPT 到底是怎么工作的。它能告诉你 GPT 骨子里在做什么事，帮你真正搞清楚那些听起来很玄的概念，比如 Attention 机制，Transformer，Token，到底是什么意思～～简单说就是，每个词在理解一句话的时候，不是只

但问题也很明显：对国内用户来说，体验并不友好，要么网络不稳定，要么需要额外工具，折腾成本不低。打开微信，找到 ClawBot（或者对应的机器人），直接发消息，到这里就算接入成功了。关键就在于中间这层“桥”，也就是一个开源的 channel 插件，把两边连起来。，有兴趣的可以看看。这一步只是启动一个“桥接服务”，把微信和 Claude Code 连起来。微信只是一个“输入输出窗口”，真正干活的还是

开发者Theo发现，在一个空仓库里，git commit message里写一句带「OpenClaw」的JSON字符串，然后对Claude Code说一声「hi」，立刻断连，额度清零。prompt只有一个hi。它还会配上一条简短的进度提示，让你切到其他App的时候，余光一瞥就知道Codex干到哪了，完全不用切回去。换句话说，你告诉它「我要一个什么样的东西」，它自己想办法一步步做出来，做完还会自我检

这本书详细讲解了生产级Harness的内部设计，包括Agentic Loop驱动的行为涌现、子智能体的上下文隔离、Skills的渐进式披露等设计模式，这些知识的价值远超Claude Code本身，能帮助你提升架构设计能力，适用于各类AI Agent开发场景；同时，书中的对话式讲解的方式，让枯燥的技术知识变得生动易懂，小冰遇到的问题，正是每一位开发者在实际使用Claude Code时会遇到的困惑，而

春节长假，我晚上抽空做了很多小程序，确实很香，你只需要把点子弄好了，然后让AI 跑，然后自己去刷剧或者看春晚，过一会就搞定了。下面是我在网上看到有人晒他的微信小程序的收益，差不多10万+，还是很香的，非常羡慕！关于财富，他说过，要赚钱一定要有杠杆，比如老板走的是资本杠杆（做公司雇人），通过劳动力赚钱剩余价值，人越多杠杆越大。4.属于躺赢模式，一次开发，长期收益这个最难的是痛点和商业点子的寻找，开发

根据官方的基准测试，在同等规模的金融数据操作中，它的吞吐量甩开 MySQL 将近50个身位，跟 MongoDB 比也是碾压级别的差距。从经典的 LightGBM、CatBoost 这类树模型，到 LSTM、Transformer 等深度网络，甚至还包含了最新的强化学习方案，基本涵盖了当前主流的量化建模方法。整体看下来，我最直观的感受是：AI 介入量化研究这件事，已经从"概念讨论"变成了"工具落地"

实在奇怪，手工修改配置，打开工具权限，这次花了10分钟，启动了画图软件，然而画的是这样。相比之下，被不少用户称为“国产龙虾”的知道创宇 AiPy，这次虽然画出来的小汽车谈不上多精致，但至少把整件事完整跑下来了。打开了画图软件，编写了执行代码，但是执行遇到语法报错，后尝试多种方法均没成功让用户手动操作。放在这轮测试里，这一点已经很难得了。打开了画图软件，画出了小汽车的模样，但是没有定位好画板位置，有

Hermes 是一个带闭环学习能力的 AI Agent，任务做完之后，它会把过程总结成可复用的 Skill，下次遇到类似任务可以直接调用。如果你现在已经安装了 OpenClaw，而且主要需求是接入微信、飞书、企业微信、自动化脚本、网页操作、工具调用，那么小龙虾仍然很适合你。网上一看介绍，又是什么自我进化、自动生成 Skill、分层记忆、闭环学习系统，听起来很高级，但也很容易让小白一头雾水。它的重点

根据官方的基准测试，在同等规模的金融数据操作中，它的吞吐量甩开 MySQL 将近50个身位，跟 MongoDB 比也是碾压级别的差距。从经典的 LightGBM、CatBoost 这类树模型，到 LSTM、Transformer 等深度网络，甚至还包含了最新的强化学习方案，基本涵盖了当前主流的量化建模方法。整体看下来，我最直观的感受是：AI 介入量化研究这件事，已经从"概念讨论"变成了"工具落地"