t167p1200

爱生活爱珂珂的文章

Claude Code 从不稳定到可靠的关键在于建立刚性流程,结合 plan-m

Claude Code 从不稳定到可靠的关键在于建立刚性流程,结合 plan-m

Claude Code 从不稳定到可靠的关键在于建立刚性流程,结合 plan-m
Subagents 在 Claude Code 中的最佳实践逐渐清晰,单纯堆积大

Subagents 在 Claude Code 中的最佳实践逐渐清晰,单纯堆积大

Subagents 在 Claude Code 中的最佳实践逐渐清晰,单纯堆积大
Claude Code 正式支持子代理(subagents),有人基于 OODA

Claude Code 正式支持子代理(subagents),有人基于 OODA

Claude Code 正式支持子代理(subagents),有人基于 OODA
强化学习算法GRPO与GSPO对比解析,揭示相对奖励与序列优化的核心差异:• G

强化学习算法GRPO与GSPO对比解析,揭示相对奖励与序列优化的核心差异:• G

强化学习算法GRPO与GSPO对比解析,揭示相对奖励与序列优化的核心差异:• G
发票OCR提取优秀方案讨论:• 多模型融合优势明显:主用Mistral OCR

发票OCR提取优秀方案讨论:• 多模型融合优势明显:主用Mistral OCR

发票OCR提取优秀方案讨论:• 多模型融合优势明显:主用Mistral OCR
Claude Code 深度攻略:从入门到精通的实操全解析,助你打造高效、可控的

Claude Code 深度攻略:从入门到精通的实操全解析,助你打造高效、可控的

Claude Code 深度攻略:从入门到精通的实操全解析,助你打造高效、可控的
微软Copilot Studio自动化Agent被攻破,自动泄露私有知识库与工具

微软Copilot Studio自动化Agent被攻破,自动泄露私有知识库与工具

微软Copilot Studio自动化Agent被攻破,自动泄露私有知识库与工具
GRPO性能跃升的关键在于通过每个prompt进行多次rollout实现奖励/价

GRPO性能跃升的关键在于通过每个prompt进行多次rollout实现奖励/价

GRPO性能跃升的关键在于通过每个prompt进行多次rollout实现奖励/价
扩展训练480亿token,参数规模最高达8B,Diffusion Langua

扩展训练480亿token,参数规模最高达8B,Diffusion Langua

扩展训练480亿token,参数规模最高达8B,Diffusion Langua
编程语言学习迎来新范式:LangShift.dev 用语言对比法让开发者快速掌握

编程语言学习迎来新范式:LangShift.dev 用语言对比法让开发者快速掌握

编程语言学习迎来新范式:LangShift.dev 用语言对比法让开发者快速掌握
ScriptCat,最新的浏览器脚本扩展,开启脚本自动化新体验:• 完全兼容油猴

ScriptCat,最新的浏览器脚本扩展,开启脚本自动化新体验:• 完全兼容油猴

ScriptCat,最新的浏览器脚本扩展,开启脚本自动化新体验:• 完全兼容油猴
维系亲密关系的技巧:• 多夸奖,少干涉,适用于所有关系,避免过度控制带来的反感。

维系亲密关系的技巧:• 多夸奖,少干涉,适用于所有关系,避免过度控制带来的反感。

维系亲密关系的技巧:• 多夸奖,少干涉,适用于所有关系,避免过度控制带来的反感。
OpenAI 新开源模型 gpt-oss-20b 训练数据和生成特征探秘• 通过

OpenAI 新开源模型 gpt-oss-20b 训练数据和生成特征探秘• 通过

OpenAI 新开源模型 gpt-oss-20b 训练数据和生成特征探秘• 通过
Greg Isenberg 分享的职业成长路径图,浓缩了创业者和创作者如何从无到

Greg Isenberg 分享的职业成长路径图,浓缩了创业者和创作者如何从无到

Greg Isenberg 分享的职业成长路径图,浓缩了创业者和创作者如何从无到
OrbStack:Mac 上Docker Desktop的理想替代方案,深受开发

OrbStack:Mac 上Docker Desktop的理想替代方案,深受开发

OrbStack:Mac 上Docker Desktop的理想替代方案,深受开发
Google Gemini StoryBook 系统通过集成 20+ 个专用 A

Google Gemini StoryBook 系统通过集成 20+ 个专用 A

Google Gemini StoryBook 系统通过集成 20+ 个专用 A
SEAL🦭:让大语言模型(LLM)实现自我权重更新的新框架  • 模型基于输入

SEAL🦭:让大语言模型(LLM)实现自我权重更新的新框架 • 模型基于输入

SEAL🦭:让大语言模型(LLM)实现自我权重更新的新框架 • 模型基于输入
【GPT-5不足与挑战分析】GPT-5虽在性能和架构上取得显著进步,但仍存在多方

【GPT-5不足与挑战分析】GPT-5虽在性能和架构上取得显著进步,但仍存在多方

【GPT-5不足与挑战分析】GPT-5虽在性能和架构上取得显著进步,但仍存在多方
早![太阳] 早安 ​​​

早![太阳] 早安 ​​​

早![太阳] 早安 ​​​
大型语言模型(LLM)幻觉现象的全面分类与本质解析• 理论必然性    - Ma

大型语言模型(LLM)幻觉现象的全面分类与本质解析• 理论必然性 - Ma

大型语言模型(LLM)幻觉现象的全面分类与本质解析• 理论必然性 - Ma