为什么要把 Agent 变成一只宠物?
为什么要把 Agent 变成一只宠物?昨天 Claude Code 的源码泄露了。巧的是,我正好在重做 CodePilot 的助理系统,游戏化是我已经想了一段时间的方向。泄露的代码给了我一些启发,但更多是验证了判断:这条路是对的。
昨天 Claude Code 的源码泄露了。巧的是,我正好在重做 CodePilot 的助理系统,游戏化是我已经想了一段时间的方向。泄露的代码给了我一些启发,但更多是验证了判断:这条路是对的。
最近一段时间,AI 产品的演进路径逐渐收敛到一个方向:如何让个体更高效。从自动写代码的 Devin,到嵌入各类办公软件的 Copilot,这些工具不断刷新个人生产力的上限,让“一个人完成更多事”成为现实,但问题是个体效率提升,并不等于团队效率同步提升。
Salesforce最近在推的Einstein Agent,定位已经从Copilot(副驾驶)转向了真正的Agent(代理)。他们的客户服务Agent可以独立处理客户请求,销售Agent可以自主跟进线索。Google也在Workspace中推出了类似能力,Agent能够独立完成邮件处理、日程安排等任务。这不是个例,而是整个行业都在经历的范式转变。
大模型开发者常面临一个两难选择:要速度,还是省显存?
到2025年末,AI编程已经全面从辅助工具Copilot,转向以AI为主、人类监督的Agent时代。
砸了724亿美金「学费」后,微软用一场大重组承认 Copilot「走弯路」了。
跨文件记忆革命:单一对话同时操控多个Excel工作簿+PowerPoint幻灯片,数据从表格直飞演示文稿,无缝迁移零解释,Anthropic把AI Agent玩明白了。
让AI自己写高性能GPU代码,字节Seed与清华AIR团队做到了。
不可学习样本(Unlearnable Examples)是一类用于数据保护的技术,其核心思想是在原始数据中注入人类难以察觉的微小扰动,使得未经授权的第三方在使用这些数据训练模型时,模型的泛化性能显著下降,甚至接近随机猜测,从而达到阻止数据被滥用的目的。
深夜,GitHub官宣大变身!全球两大编程AI Claude和Codex集体入驻,再加上Copilot,正式开启AI编程「三足鼎立」的时代。三个「AI码农」集体卖命,人类开发者狂喜。