深入解析英伟达在CES 2026发布的物理AI技术,探讨它与传统大模型的本质区别,揭秘如何让AI理解物理世界规律,以及这项技术将如何颠覆自动驾驶、机器人等领域

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告别工具孤岛！通过MCP协议连接数据库、GitHub、云服务等外部工具，让Cursor AI从"单机助手"升级为"生态中枢"，实现真正的全栈AI协同开发

解决AI编程中最常见的痛点——需求理解偏差。通过让AI先复述需求再执行，建立双向确认机制，大幅降低代码改错的返工成本。简单一招，让AI从"自以为是"变成"靠谱伙伴"。

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模式选对,效率翻倍!深度解析Cursor的Agent、Plan、Debug、Ask四种工作模式,掌握什么场景用什么模式,避免"AI乱改代码"的陷阱

Google CloudAI工程师Antonio Gulli倾力打造的实战宝典,21个设计模式带你掌握AI Agent核心架构,从模型调用到智能体系统的完整演进路径

无需设计师、无需学设计、无需限定技术栈！让Cursor扮演产品专家和UI专家，生成静态HTML设计稿，然后还原到任何技术栈（Web/Android/iOS）。一次设计，多端复用。

本文整理了大模型（LLM）的100个基础问题及简明答案，涵盖概念、结构、训练、评估和优化等方面。主要内容包括：大模型定义（数十亿参数的语言模型）、Transformer架构核心组件（自注意力机制等）、训练流程（预训练+微调）、评估指标（困惑度、BLEU等）、优化方法（混合精度训练、知识蒸馏）以及常见问题解决方案（显存不足、梯度爆炸等）。文章还提供了关键公式和代码示例（如自注意力计算、知识蒸馏实现）

本文介绍了如何通过mcp工具扩展Claude Code的架构图绘制能力，重点推荐Excalidraw手绘风格。首先配置Excalidraw的mcp server，验证连接成功后，通过创建tech-arch-diagrammer SubAgent来规范绘图流程。该Agent支持多种技术图表类型，包括架构图、流程图、时序图等，并提供了详细的元素布局、形状标准和文本规范指南，帮助用户快速生成美观且专业的