大模型应用基础核心目标：建立对大模型的工程认知，了解边界和使用成本；大模型微调原理核心目标：对 Agent 开发工程师，这部分不需要自己动手训，理解原理、能判断"要不要微调"就够了。 关键词过滤、安全护栏、指令边界设计、该拒答时拒答，用户输入永远当不可信数据处理 补充：真正落地时，关键提示词往往需要和领域、业务专家一起打磨，他们知道什么是对的输出，你知道怎么让模型稳定产出，需要配合 本文将从零到一 ...

全世界都在为世界模型疯狂，底层密码「因果」终于藏不住了！就在硅谷2026年才如梦初醒时，一家中国黑马早已在无人区潜伏6年，把AI大模型的命门彻底打透。 没想到，「世界模型」带火了一个概念。 从李飞飞World Labs的50亿估值，到LeCun出走创立AMI Labs的十亿 ...

没想到，人类当年靠微缩打印做小抄的土办法，在大模型身上也照样管用。这两天，有位机智的老哥发现，只要把Fable 5的上下文转换成一张张密密麻麻写满文字的图片，再让模型通过OCR读回来，token输入成本最多能省下70%。 没想到，人类当年靠微缩打印做小抄的 ...

从前是人给AI装能力，如今是AI自己去找。 以往，开发者们见面交换的是提示词（prompt）模板。 现在，风向变了。大家在互相打听的，是你该装哪个技能（skill）。 这背后，藏着一个更大的转变：AI编程工具，开始「装包」了。 今年1月17日上午，Vercel创始人兼CEO ...

Token单价暴跌到不足1美元，总账单却在爆炸——这是AI经济学里最反直觉的一幕。 每百万Token只花0.99美元。 这是SemiAnalysis——硅谷最硬核的半导体研究机构——自己账单上的真实成本。 但更炸裂的是这个数字：内部大模型Token支出，已经占到员工总薪资的30%。 听起来不少——但反过来算，这笔钱买到的产出，过去得靠好几倍的人力成本才能覆盖。人均每月吞掉近50亿个Token，是M ...

HyperSpec是一个AI编程工作流编排工具——它不写代码，只负责把"需求→设计→实现→归档"这整个流程串起来。给它一个需求，它调用OpenSpec生成规格文档，调用Superpowers做TDD（测试驱动开发）实现和代码审查，最后归档变更。 上一篇《HyperSpec(OpenSpec+Superpowers)的 ...

浙江大学等五所高校的研究团队提出 EgoTSR。研究从第一人称机器人视角出发，希望让 VLM 学会判断任务状态，并把这种能力进一步扩展到长程规划。 让我们想象一个场景： 机械臂夹起桌上的杯子，正准备把它放进盘子。下一秒，抓取失败，杯子重新掉回桌面。

在大模型落地的工程实践中，「预训练+监督微调（SFT）」早已是行业标配，能覆盖 90%以上的通用业务场景。但如果想突破能力天花板——无论是让模型的数学推理、代码生成再上一个台阶，还是严格管控输出风格、筑牢内容安全防线，就必然会接触到强化学习对齐 ...

本地编码大模型产业现已步入成熟落地阶段。笔者长期深耕本地大语言模型（LLM）技术赛道，十分看好这一技术发展浪潮，尤其是社区推出的各类开源基座模型与GGML通用权重格式升级版GGUF文件，大幅降低了消费级硬件本地部署大模型的技术门槛。 现阶段，多款 ...

6月9日发布，6月12日被政府封禁，6月30日解封，7月1日重新上线——Anthropic最强模型Fable 5的"出道"经历，比选秀节目还跌宕起伏。而这场闹剧最有价值的产出，不是模型本身，而是四大巨头联手搞出来的越狱严重性评分框架。 上个月，AI圈发生了一件大事：Anthropic ...

TypeScript 编译器本身由 TypeScript/JavaScript 编写，运行在 Node.js 的 V8 引擎上。这套架构在项目早期运转良好，但随着代码库膨胀到 50 万行，性能天花板越来越明显。

遇到 spec-superflow 行为疑问，优先看 GitHub README 和 issue 列表。社区里已经积累了不少 Cursor 目录名、Copilot plugin.json 等常见问题 ...