Netflix 如何训练 LLM 推荐电影以留住观众
Netflix 工程团队构建了推荐系统 GenRec，用 LLM 理解用户观看历史并给内容库中的电影和剧集打分。GenRec 分两阶段训练：先用 Netflix 专有数据让开源基础模型熟悉内容与用户行为，再针对排序任务做后训练；用户点击、观看时长、点赞等行为被转成对话式样本来训练。
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今日 33 条ByteByteGo NewsletterAI 评估 · 54/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 54/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DatawhaleAI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Datawhale 十月组队学习开放报名，首次开设 Jev 课程共 11 门
Datawhale 十月组队学习开放报名，共 11 门课程，首次开设围绕 JEV Cookbook 的共学课程，讲解 Choice / Score / Noul 三种核心问题原语。课程覆盖 LLM 专题、Agent 专题、具身智能专题和 AI Infra 专题，其中 LLM 算法与系统教程按推理优化、性能优化、后训练优化三个方向分设。各学习时间重叠，每人限报 1 门，报名后需本周内扫码进群。
Qdrant(@qdrant_engine)AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qdrant 实测 Google EmbeddingGemma 2：向量内存降 77 倍，保留 94.5% 检索质量
Qdrant 提前拿到 Google EmbeddingGemma 2 并测试其 Matryoshka 兼容嵌入在 Qdrant 中可压缩到何种程度。通过更短向量、量化与重打分组合，向量内存占用降低约 77 倍，同时保留基线 94.5% 的检索质量。Google 在 EmbeddingGemma 2 发布公告中也提到了这项工作。
有机大橘子AI 评估 · 49/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 49/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 分享一个自用的「播客转文章」Skill
橘AI 发布开源 MIT 许可的「播客转文章」Skill，用于把播客逐字稿改写成文章。其核心做法是按话题而非时间线重新梳理内容，并规定数字和原话一条都不砍，只删掉与本节无关的段子、蹭新闻和举例。作者称实测阅读量与互动不错，用户反馈没有人吐槽 AI 味儿。
花叔AI 评估 · 56/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 56/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 花叔开源 huashu-art-motion skill，用 Claude Code 把口播做成解说动画
花叔把自己做艺术动画的方法整理成开源 skill huashu-art-motion，面向 Claude Code 这类 coding agent，用代码画出不同艺术风格场景并让角色和画面动起来，也能把口播配成白板、Vox、3b1b 等风格解说动画。
逛逛GitHubAI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 如何用 Codex 把婚礼流程做成仪式感网页
一位开发者用 Codex 把接亲、典礼流程整理成手机端静态网页，通过腾讯云 CloudBase 静态网站托管加自购域名部署，并让 Codex 代为完成域名申请、备案与微信访问拦截申诉。他称 GPT-6 生成前端页面的审美能力已足够强，无需额外 skill，后续修改直接在会话中提需求，还能加上亲友签名送祝福功能。
歸藏(guizang.ai)(@op7418)AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 尝试让 Opus 5.5 做个网站解释奇门遁甲
有人尝试让 Opus 5.5 生成一个用于解释奇门遁甲的网站，相关帖文获得 31 条回复、4 次转发、77 次点赞和 39769 次浏览。
优设AI 评估 · 29/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 29/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 AI美食解构提示词：把一道菜拆成食材信息图
一套 AI 美食解构提示词可将完整菜品拆成食材信息图，成品保留真实美食照片，主要食材被单独拆出，用手绘、箭头和注释重新排版，效果类似美食观察手账。该玩法适合做菜谱、美食分享和探店笔记，提示词已整理完毕，可在评论区留言获取。
AI科技评论AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 至简动力冯宗宝 IROS 2026 演讲：在 0.5 毫米间隙下用机器人造机器人
至简动力强化学习负责人冯宗宝在 IROS 2026 介绍，其团队让机器人单机自主值守两台 CNC 机床，在工件与卡盘间隙仅 0.5 毫米的条件下完成抓取、上料、插入、取件与放置，精密插入任务成功率达 100%，训练仅用 600 条真实机器人轨迹。
meng shao(@shao__meng)AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 别让 LLM 既当运动员又当裁判：数据分析 Agent 引入独立审查层
Sumanth 构建的数据分析 Agent 采用三层职责分离架构：Qwen（经 Vercel AI Gateway 调用）只负责理解问题、生成只读 SELECT 并解释结果。
Viking(@vikingmute)AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Vibe Coding 用 Cloudflare Durable Objects 需警惕 alarm 死循环导致天价账单
有开发者因 Vibe Coding 写出的 Cloudflare Durable Objects alarm 死循环，读写达 6 万亿次，账单爆到 1 万美元。
meng shao(@shao__meng)AI 评估 · 39/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 39/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 MIT 公开课 6.S950「Agency with AI」第 4 讲更新：The Abstraction Ladder (of Programming)
MIT 公开课 6.S950「Agency with AI」第 4 讲已更新，主题为 The Abstraction Ladder (of Programming)，分梯子本身、何时以及为何向下一层看、AI agent 改变了什么、守住命令行四部分。
跨国串门儿计划AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Huberman Lab 43 期混剪：一份学习、专注与深度工作指南
从 43 期 Huberman Lab 中剪辑出的一集「学习指南」发布，按主题分 12 章重新编排，内容取自 Andrew Huberman 与 Cal Newport、Matthew Walker、James Clear 等 20 位嘉宾的原话，未添加旁白，时间跨度 2021-02-08 至 2026-08-31。
Geek(@geekbb)AI 评估 · 11/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 11/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 用 AI 优化博客并把 Hexo 主题 Stellar 升级到 V2.0，全程 AI 接管
作者让 AI 全程接管，优化了自己的博客，并把 Hexo 主题 Stellar 升级到 V2.0，称过程省心。他表示在用过 Hexo 主题中，Stellar 是最棒的，并附上该主题的 GitHub 仓库链接。
DeepLearning.AI(@DeepLearningAI)AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 与 Qdrant 合作课程：本地构建无需联网的 AI 助手，记住你的钥匙放在哪
DeepLearning.AI 推出与 Qdrant 合作、由 Dylan Couzon 讲授的免费课程，教你亲手搭建一个能记住物品位置（如钥匙放在哪）的 AI 助手，无需网络连接、不依赖远程服务器。课程现已开放免费注册。
架构师之路AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Claude Code：skill 的 desc 不是摘要，而是触发器
Claude Code 团队指出，skill 里的 description 字段不是给人看的摘要，而是写给模型看的触发条件。用户界面显示的是 display_name 和图标，模型则拿 desc 与用户消息做语义匹配，因此写 desc 等于写一段给模型的路由规则。官方规范要求 desc 至少包含具体能力清单、具体场景和用户触发关键词三项。
向阳乔木(@vista8)AI 评估 · 6/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 6/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 朋友分享的 GitHub 仓库：玄学与中国古典文化稀缺电子书资源
一个被分享的 GitHub 仓库收录了大量玄学与中国古典文化相关的稀缺电子书资源，适合对此类内容感兴趣的人收藏。仓库地址见原帖评论区。
AI Engineer(@aiDotEngineer)AI 评估 · 15/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 15/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 ArizeAI 的 Fuad Ali：如何把智能体线上失败转化为 evals 测试
ArizeAI 的 Fuad Ali 展示了一套方法：把 AI 智能体的生产环境失败案例转化为 evals，用于测试修复是否引入回归，并加入人工审核环节。相关内容将在 10 月 12 日 AI Engineer New York Workshops 上讲解，该工作坊为会议附加环节。
Fireworks AI(@FireworksAI_HQ)AI 评估 · 40/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 40/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Fireworks 用纯 SFT 微调 9B Jev 分类器，完整配方开源
Fireworks 的 AI 开发者教育负责人用纯 SFT、公开数据集和两个简单技巧，在 Fireworks 上微调出一个 9B Jev-style 决策分类器，无需前沿实验室级别的预算。完整训练配方已开源，可自行训练同类模型。
宝玉(@dotey)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Boris Cherny 谈如何给 Claude 写提示词：给目标、定投入、说验证
Claude Code 作者 Boris Cherny 表示，给 Claude 写提示词没有秘密，像对同事说话一样即可，大多数任务不必过度铺垫或规定步骤，给出目标模型会自己想办法。他认为在 Sonnet 3.5 时代提示词影响很大，如今更关键的是说清三件事：想让它做什么、希望投入多少精力、以及它该如何验证自己做对了。
宝玉(@dotey)AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Boris 用 Opus 5.5 为 Acquired 播客剧集打造互动网站，提示词只需三点
Boris 让 Opus 5.5 为 Acquired 播客最新一期 Home Depot 内容制作互动网站，水彩插图全部由 Claude 绘制。其提示词核心只有三点：要它做什么、消耗多少算力推理、如何验证自己做对了，其中"做什么"和"如何验证"是形成 Agent 自我验证闭环的关键。
NVIDIA Technical BlogAI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA Megatron Core 实现可扩展的比特级确定性预训练
NVIDIA Megatron Core 支持比特级确定性预训练，让大规模预训练更易调试、验证和可复现地恢复。在数千块 GPU 上训练万亿参数模型时，多维并行、低精度计算和分布式检查点会让故障复现与修复验证变难，比特级确定性可应对这一问题。
跨国串门儿计划AI 评估 · 61/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 61/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Lauren & Matt Pocock：如何把每月数千个 PR 上到生产环境
Lauren Tan（Poteto，pstack 创作者）在 SpaceX AI 的工作中，把 Agent 提交代码做成了日常流程，实现每月数千个 PR 上到生产环境。
AWS Machine Learning BlogAI 评估 · 37/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 37/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 在 AgentCore 和 OpenClaw 上构建上下文感知的 AI 助手
基于 Amazon Bedrock AgentCore 运行时和开源智能体系统 OpenClaw，可搭建具备长期记忆的上下文感知 AI 助手，AgentCore memory 负责将一次性对话沉淀为持久知识。文本走 Claude Haiku 4.5、图像走 Claude Sonnet 4.5，整套系统装在单个 AWS CloudFormation 模板中一键部署，轻度个人使用每月约 1–2 美元。
LangChain(@LangChainAI)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LangChain 推出 Deep Agents 课程：构建长时运行的复杂工作流智能体
LangChain 上线 Deep Agents 课程，教开发者构建可长时间运行、处理复杂工作流的 AI 智能体，课程已在 LangChain Academy 开放。
bolt.new(@boltdotnew)AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Bolt 支持以符合 GDPR 的方式接入 Sentry
Bolt 现在支持按 GDPR 合规方式接入 Sentry：不存储网络地址，邮箱替换为内部 ID，仅在出错时记录会话。开发者仍能看到所有 bug，而用户保持匿名。
LangChain(@LangChainAI)AI 评估 · 49/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 49/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LangChain 如何在 harness 中构建模型路由器，成本降低 64%
LangChain 在编码智能体的 harness 中内置模型路由器，成本降低 64% 且未牺牲质量。Sydney Runkle 的视频介绍了具体做法：理解任务、理解模型、在 harness 中构建路由器，并跟踪任务结果。
掘金本周最热AI 评估 · 45/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 45/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 C盘爆红别乱删！我用 Codex 查出 AppData 占了 87.81GB
开发者用 Codex 配合自建的磁盘空间统计 Skill，8 分 14 秒扫描完 C 盘并生成 Excel 报表，查出 C:\Users 占 117.94 GB。
大模型智能AI 评估 · 51/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 51/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Datawhale 开源 Jev 中文教程 Jev Cookbook，含 11 章与 18 篇 Notebook
Datawhale 发布开源中文教程《Jev Cookbook》，面向 System One 决策模型，包含 11 章系统讲解与 18 篇可运行的 Jupyter Notebook，从 Choice、Score、Noul 三种核心原语讲起，覆盖 RAG 引用过滤、动态工具路由、风险拦截等接入场景。
AWS Machine Learning BlogAI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 用 Amazon Bedrock AgentCore、Managed Knowledge Base 和 Nova Sonic 构建语音旅行助手
航空应用可借助 Amazon Nova Sonic 语音模型、Amazon Bedrock AgentCore 与 Bedrock Knowledge Bases 加上一层实时语音层，让旅客用说话完成改座位、查延误、更新餐食偏好。
elvis(@omarsar0)AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 elvis 回应关注：已为该版本加入连接器与记忆改进
elvis 回应 @pidotdev 称该版本引发大量关注，此后已加入不少内容，包括用于测试多种主动能力的连接器，并小幅改进了记忆。更多更新即将发布。
NVIDIA Technical BlogAI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA Green Contexts：控制 GPU 工作负载如何共享
NVIDIA 推出 Green Contexts，用于控制单个进程内多个并发 GPU 组件之间的资源分配，例如延迟敏感的算子与吞吐型后台 kernel、数据预处理与模型推理。该机制面向多阶段工作流共用一块 GPU 的场景，解决 GPU 资源共享难以控制的问题。
elvis(@omarsar0)AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DAIR.AI 推出交互式教程与配套实战实验室
DAIR.AI 打造了一套完整的交互式教程，并配有后续动手实战实验室，供用户深入学习。教程资源发布在 academy.dair.ai，正文未披露涉及的具体模型或主题。
Tw93(@HiTw93)AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Tw93 为工程师技能 Waza 加入基于 ASD-STE00 的清晰表达规则
Tw93 为日常使用的工程师合集技能 Waza 新增了一套操作与回复规则，来源是起初用于航空维修文档的简化技术英文标准 ASD-STE00，他是在看到 Andrej Karpathy 的推荐后顺着规范与官方 AI 白皮书整理的。
向阳乔木(@vista8)AI 评估 · 31/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 31/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 用 Claude Code Mod 做隐私插件：资料进 LLM 前先替换，Claude 防封新思路
有人用 Claude Code Mod 实现了一个隐私插件，在资料信息进入 LLM 前先做替换，以此规避 Claude 封号。发帖者还提议进一步升级，把对话从中文翻译成英文，尽可能隐藏中国人身份，并称该插件已在评论区开源。
The JetBrains BlogAI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 JetBrains 内容创作者计划：内容与社区运营基础指南
JetBrains 发布内容创作者计划的社区运营指南，涵盖向粉丝展示赞助机会、在内容中推广 JetBrains 产品、保持社交媒体活跃和与受众互动等要点。参与该计划可探索 All Products Pack 中的全部 JetBrains IDE，并获得最多 12 份免费 IDE 订阅用于抽奖活动。新创作者可通过满足活跃度和粉丝数等资格条款申请加入。
宝玉(@dotey)AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 宝玉谈提示词创作：先与 AI 反复对话调整，再让它产出可复用版本
宝玉回应提示词是否由 AI 优化时表示，自己先跟 AI 反复对话调整，再让 AI 出一版提示词或 skill 复用，最后用该提示词实测，有问题继续让它改。他给出的方法是直接问 AI"如果其他人也想要生成类似的印章，应该怎么写提示词？中文，简洁一点，1-3段文字即可"。
freeCodeCamp.orgAI 评估 · 59/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 59/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Claude Code 在 Docker 沙箱中能做什么：一次完整访问权限实测
作者把 Claude Code 放进 Docker Sandboxes 的 microVM 沙箱中，让它在无需逐步批准命令的情况下完成给 Flask 应用添加 /health 端点、编写测试、构建镜像并通过全部三项测试。
AINLPAI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Baseten 让 Claude Code 写推理引擎 VibeQwen，单流解码比 vLLM 快 90%
Baseten 工程师 Shawn Rushefsky 分享实验，让 Claude Code 为 Qwen-3.6-35B-A3B 自主编写并优化推理引擎 VibeQwen。
InfoQ 中文AI 评估 · 60/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 60/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Anthropic 工程师谈 Claude Code 下一步：CLAUDE.md 最终会消失，Mods 可定制 harness
Anthropic Claude Code 团队核心成员 Thariq Shihipar 在 Latent Space 播客中表示，Claude Code 将支持 AGENTS.md，但随着模型能力提升，CLAUDE.md 这类静态指令文件最终可能不再需要，新项目甚至可以先不写。