ChatGPT每周服务超过10亿人,支撑它的存储平台Habitat每秒要处理超过7000万次请求,管理的数据超过500PB。这套系统原本是Python写的,今年第二季度,OpenAI用2名工程师,加上Codex和GPT-5.5,把它整体重写成了Rust。官方的说法是"迁移语言"。但把技术细节读下来会发现,真正被换掉的不是语言,而是这套系统当初被设计成什么样。这事跟你我有什么关系?只要你用过Chat

你关掉电脑后，Claude 正在用它。这不是科幻片，是 Anthropic 这两天的重磅升级——他们把 Claude Code 和 Cowork 升级到能，你在睡觉、它在干活。这件事的意义，不是"AI 又变强了"。恰恰相反：模型的能力没怎么变，真正被重新设计的是——它凭什么能碰到你的电脑，是这次升级最值得掰开看的地方。

你关掉电脑后，Claude 正在用它。这不是科幻片，是 Anthropic 这两天的重磅升级——他们把 Claude Code 和 Cowork 升级到能，你在睡觉、它在干活。这件事的意义，不是"AI 又变强了"。恰恰相反：模型的能力没怎么变，真正被重新设计的是——它凭什么能碰到你的电脑，是这次升级最值得掰开看的地方。

摘要： DeepSeek 于8月13日晚开源了 DeepSeek Harness (DSH) 框架，引发技术社区热议。该框架定位为 Agent 的“执行神经系统”，通过 Model + Harness = Agent 的公式，将大模型与工具链无缝结合，标志着AI竞争从“智商”转向“执行力”。 核心亮点： 全插件化设计：模型、工具、存储等均可替换，支持灵活定制； 四种运行模式：覆盖标准编码Agent

8 月 28 日,Anthropic 官宣了 Model Hardware Standard(MHS),被华尔街见闻直接称作"机器人版 MCP"。去年还在教 AI 连数据库的接口革命,今年轮到机器人了——这次,Claude 要把手伸进物理世界。

学完这一篇,你能看懂这两天 AI 圈刷屏的 “Dynamic Workflows”,并且亲手把 Claude Code 从"一个任务一个任务排队干"升级成"一句话拆出 100 个 AI 同时开工"。代码都不用会,关键是理解那个"调度"的思路。

学完这一篇,你能看懂这两天 AI 圈刷屏的 “Dynamic Workflows”,并且亲手把 Claude Code 从"一个任务一个任务排队干"升级成"一句话拆出 100 个 AI 同时开工"。代码都不用会,关键是理解那个"调度"的思路。

这是全文最关键的机制拆解。训练和推理。训练是"造模型",烧钱是阶段性的,几个月一次;推理是"模型每一次回答你",只要产品活着,每一秒都在烧钱。对 ChatGPT 这种每天处理海量请求的产品,推理成本早就超过训练,成为最大头的账单。OpenAI 选择先做推理芯片,不是技术炫技,是商业算术:同样花十亿造芯片,砍在成本最大的科目上,回报最高。这也解释了为什么市面上那么多自研 AI 芯片,几乎清一色先做推

这几个月,AI 圈的主战场已经从"谁家模型聪明"转移到了"谁家代理能干活"。OpenAI 在迭代带代理能力的模型,谷歌把代理塞进全家桶,Anthropic 的 Claude 主打"电脑操作员"。它们的共同短板是:入口是一个 App,得用户主动打开。Meta 手里握着的是另一张牌——WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger,几十亿月活,聊天就是日常。代理不需要用户学

重复做同一件事,是打工人的日常,也是 AI 最看不下去的事。OpenAI Codex 团队成员亲授了一个「自我蒸馏」玩法:把一段提示词复制粘贴进去,AI 自己翻你过去 30 天的工作记录,把重复流程打包成能复用的工具。今天这篇,你直接抄。