提出了GUI-Owl-1.5，一个多平台的本地GUI代理模型，支持桌面、移动设备、浏览器等多种设备的自动化操作。通过Hybrid Data Flywheel、统一的代理能力增强和跨设备环境强化学习扩展，GUI-Owl-1.5在20多个GUI基准测试中取得了最先进的性能。开源发布GUI-Owl-1.5将推动GUI代理在多平台设备自动化中的应用。- 在 browser 这类更长程、更需要规划的任务上，

从 写代码的人，升级成 能定义问题、拆解系统、约束 AI、验收结果的人。既懂业务和系统，又能高效驾驭 AI，把模糊需求变成可靠交付。软件工程精力从传统的样板代码编写、基础CRUD/路由开发等低价值重复性工作，转向架构设计、隔离审计、策略规范、验证与监控等高价值的架构相关工作。从代码实现者，升级成系统设计者，练习四种能力：分层、接口、边界、变化点抽象。会写模块、设计模块关系、设计可演进的系统。文章目

创意写作虽然主观，但仍然可以通过高质量的人类偏好数据训练出可靠的 reward model；而且这种专门训练的 reward model，比直接拿强闭源 LLM 当 judge 更准。做了一个专门评测创意写作 judge 的 benchmark：LitBench。数据来自 Reddit 的 r/WritingPrompts，本质上利用社区 upvote 作为“人类偏好”的弱监督信号。他们构建了：2

评估 LLM 作为 OpenClaw 编码代理的基准测试，目标是通过在不同模型上运行统一的真实任务，从成功率、速度、成本三个维度量化模型表现，帮助开发者为 OpenClaw 选择适配的 LLM 模型。基于 Next.js、React、Tailwind 搭建的排行榜网页在：https://github.com/pinchbench/leaderboard，基准测试运行器、任务定义及评分逻辑地址在：h

Skill 是 Anthropic 推出的可复用工作流封装机制。它解决了 AI 使用中的核心痛点：避免每次都“重新教”AI。痛点：每次使用 Claude 处理周报、数据分析或复杂流程时，都需要重新描述格式、风格和步骤，效率低下且容易出错。解决方案：Skill 将你的工作方法、团队规范和领域知识打包成一个文件夹。Claude 学会一次后，即可按标准自动执行，实现 “Teach Claude once

OpenClaw = 大模型大脑 + 能动手的手脚 + 本地隐私 + 开源免费，帮你把电脑上的重复活儿全自动化。文章目录note一、OpenClaw二、安装和部署1、OpenClaw 安装部署指南一、环境要求二、获取项目三、安装依赖四、构建项目五、运行安装向导六、设备配对七、启动使用八、常用命令速查九、目录结构十、注意事项三、相关命令🚀 启动 Gateway🛑 关闭 Gateway📋 常用命

如果某一个日志对象打日志时，它的父对象会同时收到日志，所以有些使用者发现创建了一个logger对象时会打两遍日志，就是因为他创建的logger打了一遍日志，同时root对象也打了一遍日志。会创建两个logger对象，一个是abc父对象，一个是xyz子对象，同时abc没有父对象，所以它的父对象是root。得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以

创意任务评测不能只看一个总分，必须分成 3 层：硬性底线层：有没有事实错误、逻辑断裂、明显病句、跑题、违规任务能力层：有没有完成该类任务最核心的目标审美风格层：有没有高级感、感染力、记忆点、文学性，是否有“机器味”文章目录note一、统一评测框架1）评分结构2）评分方式A. 维度打分（绝对分）B. 两两比较（Pairwise）二、文学创作评测体系文学创作评测表（100分）文学创作的扣分项 / 一票

学习心得（1）当error surface很崎岖时（比较难train），可以把山削平——Batch Normalization（2）文章目录学习心得1.改变LandscapeFeature Normalization2.Considering Deep Learning3.Testing4.对比5.Internal Covariate Shift?6.更多参考1.改变Landscape我们一开始就

Anthropic 发布 AI 劳动力市场影响报告，提出“observed exposure”（观测暴露度）新指标。该指标结合 LLM 理论能力与 Claude 真实使用数据，重点评估任务自动化程度。使用Anthropic经济指数中的实际使用数据，计算每个职业的任务在专业设置中看到的自动化使用情况，Observed Exposure=∑(Task Coverage×Time Fraction)∑T