Claude 的 research agent 启动了，交叉参照 last30days 数据，写出了一份结构化的 plan.md：园区顺序（AK -> HS -> Epcot -> MK）、精确的 Lightning Lane 预订策略、4 月 13/14/15 日早上 7:00 的三个闹钟提醒、哪些项目需要 Single Pass（14-22 美元）vs Multi Pass、孩子的身高要求。当

本文将根据其技术报告，深入浅出地解析核心要点：这些模型是如何训练的、强化学习（RL）框架是如何设计的，以及 “CursorBench” 基准测试到底在衡量什么。异步 RL 的目标是让所有组件互不等待，最大化吞吐量。另一个任务里，智能体需要分析 954 个 JSON 响应文件，找出一个很隐蔽的流式处理 Bug，还要为它写一个启发式检测器，并反复调参，避免过度计数。CursorBench 是一套动态演

这就像是“未来的 Claude”给“过去的 Claude”留的小便条，告诉它哪里踩坑了。：你亲自动手写下重点（“我们正在重构 auth 中间件，限制条件是 X，相关文件是 A 和 B，已排除方案 Y”），然后干干净净地开始。假设你刚刚让 Claude 完成了一项任务，现在你的上下文中已经包含了一些信息（工具调用、输出、你的指令）。有了 1M 上下文，你有更充裕的时间根据接下来的计划，主动运行带描述

中提到过，两项变化会影响 token 用量，一是更新了 tokenizer，二是模型在更高 effort 等级下，尤其是在更长会话的后续轮次中，更倾向于进行更多思考。Opus 4.7 的 token 用量和行为表现，会因为你的部署方式不同而变化，尤其取决于你是在运行单轮输入、更加自主且异步的编码智能体，还是多轮交互、同步配合的编码智能体。与 Opus 4.6 相比，它更擅长处理模糊问题，在找 bu

3 月 26 日，我们上线了一个改动：对于闲置超过 1 小时的会话，清除 Claude 较早的思考内容，以降低用户重新进入会话时的延迟。作为这次调查的一部分，我们又做了更多 ablation，也就是逐行移除 system prompt 中的指令，来理解每一行的具体影响，并使用了一组覆盖面更广的评测。发布后不久，我们收到用户反馈，表示 Claude Opus 4.6 在 high effort 模式

导读：- 本文由 AI 研究者 @eng_khairallah1 发布，他测试 500 多个提示词后精选出40个结构化模板，覆盖写作、策略分析、技术开发、生产力、数据解读和沟通等领域，可在Claude、ChatGPT和Gemini上稳定产出专家级输出。我需要与 [谁，包括角色、关系] 就 [主题] 进行一次困难对话。我即将与 [谁] 就 [什么] 进行谈判。帮我为 [团队/个人/公司] 创建 [时

Claude 写了两者兼有的新代码。导读：本文详细扩展了 Claude AI 编码的 CLAUDE.md 模板，从 Karpathy 2026 年 1 月原 4 条规则增至 12 条，针对 5 月出现的 agent 冲突、多步工作流和 token 预算等问题提供具体修复。Karpathy 的规则瞄准的是 Claude 正在写代码的那个时刻。加上下面要讲的 8 条规则，你覆盖的就不只是 Karpat

智能体团队（Agent Teams）成本更高，但它们能处理复杂的多部分工作——这类任务如果交给单个智能体，需要花费显著更长的时间。如果任务描述太模糊，主智能体就得自己去理清结构，这会消耗你的 Token，而且通常产出的结果也不够聚焦。主智能体发送关闭请求，队友确认，然后优雅退出。你交给它一份工作，它从第一步开始，完成后进入第二步，如此循环，直到全部完成。Agent Teams 是将“协作”能力原生

（我们曾与 CMU 的 Andy Pavlo 教授写过一篇深入分析这些问题的文章：《The Part of PostgreSQL We Hate the Most》，甚至被引用进了 PostgreSQL 的维基百科。为了支撑这一增长，我们在应用层和 PostgreSQL 数据库层面都迅速做了大量优化，同时通过**纵向扩容（增大实例规格）和横向扩容（增加只读副本）**来扩展能力。我们是如何通过严谨的

活动介绍2022 年，从 AI 绘画到 AI 聊天模型，AIGC 不断爆火出圈，并已然成为新一代内容生产方式。在其惊人的发展速度背后，AIGC 产业的大规模普及对底层算力、模型训练、推理能力也有了更大的需求。如何应对计算、训练、调度、资源利用率等各方面带来的挑战，成为了下一步要解决的问题。3 月 26 日，火山引擎开发者社区 Meetup 第十期邀请到了来自火山引擎和 Intel 的云原生、大数据