自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的重要组成部分，致力于模拟人类的信息交流方式。近年来，深度学习方法在众多NLP任务中取得了卓越成效。本课程将系统介绍应用于NLP的前沿神经网络技术。

技能是人工智能代理可重复使用的功能。通过单条命令即可安装技能，使您的代理获得程序化知识的访问权限，从而增强其能力。

拖延本质是防御失败的心理机制，而非时间管理问题。治愈关键在于：接受不完美的开始，消除逃避选项，平衡“三个自我”的需求。不要以“准备”之名掩饰恐惧，唯有放下对完美的执念、直接采取行动，才能真正终结拖延。

三十年前，人们的焦虑远没有今天这么普遍。那时候你能比较的对象，不过是街坊邻居、同班同学。而现在，社交媒体让你同时和全世界竞争，而且大多数人还在表演。这就是比较的陷阱：你拿自己的真实处境，去对标别人精心剪辑的高光时刻。

有人在Reddit、X和各种研究社区里收集了所有爆火的NotebookLM提示词。核心发现：所有病毒式传播的提示词都有共同模式。要求引用具体原文，追问矛盾而非摘要，强制承认知识盲区，规定结构化输出格式。NotebookLM的真正威力在于它的"锚定架构"，你越懂得利用这一点，它就越强大。

这是一份关于 Anthropic、Google 和 OpenAI 研究员常用提示词（Prompts）的整理指南。这些提示词旨在通过不同的策略（如逻辑推理、对抗思考、格式限制等）来提升大语言模型（LLM）的输出质量。

Dan Hockenmaier 画了一张图，把公司里的人分成四类。横轴是判断力，纵轴是是否使用AI。

用 AI 写代码最怕什么？能跑但丑，能用但乱，声称没问题结果一堆 bug。这几个插件专治这些毛病。

文章指出保留大龄员工能显著提升企业生产力与利润，反驳了“高龄低效”的偏见。研究显示综合能力巅峰在55-60岁。企业应视长寿为增长动力，通过重塑职业路径和跨代协作，利用资深员工价值并抓住银发经济机遇。

不需要什么乱七八糟的环境（不需要 CUDA 或 PyTorch 运行时），直接一个二进制文件 + Z-Image的模型文件，就能生图了。任何支持Vulkan的显卡都能跑。 附图为样张。

UML创始人Grady Booch驳斥AI终结论，称软件工程正迈入第三个黄金时代。他认为AI仅是又一次抽象跃迁，工程师核心价值在于处理复杂系统及多重约束。从业者应从“写代码”转向“系统思维”，拥抱工具带来的变革。

Daily Wisdom | 每日智慧 FEBRUARY 9 二月九日 People who are mentally sharp are never tired. 头脑敏锐的人永远不会疲倦。 Handwritten note: Be at your best when your best is needed. *手写笔记：在最需要你的时候，展现出

核心在于摒弃“大块时间”幻想，推行15-90分钟的“碎片化写作”。通过时间块管理、设定SMART目标、建立问责制养成习惯。利用“预设热启动”（留断点）降低重启难度。强调低强度、高频率的坚持胜过偶尔的爆发。

这篇文章利用 Python 3.14 新增的 zstd 标准库模块，展示了一种基于压缩算法的高效文本分类方法。通过为每个类别维护一个 Zstd 字典，该算法将新文本归类到能产生最小压缩输出的类别中，从而近似 Kolmogorov 复杂度。实验表明，这种无参数方法在 20 Newsgroups 数据集上仅需不到 2 秒即可达到 91% 的准确率，速度远超以往基于 LZW 的实现。尽管其准确率略低于传

Andrej Karpathy刚发布了一个仅用约 250 行纯 Python 代码就实现了 GPT 训练和推理全过程的演示，非常适合用来理解大型语言模型底层的数学原理。 Andrej Karpathy：“新的艺术项目。 用243行纯粹的、无依赖的Python代码实现GPT的训练与推理。这包含了所需内容的完整算法部分，其余的一切都只是为了提升效率。我已无法再进一步简化。 其工作原理是将完整的LLM

OpenClaw 让我们看到了很多从手机指挥 Agent 的有趣场景，通过 Agmente 你可以在手机上跟 Gemini CLI、Claude Code、Qwen 等 AI 编程 Agent 对话，实时查看它们的工具调用和执行结果。 吕鹏是 VS Code 团队的工程经理，主导了将 Copilot Coding Agent 和 GitHub Copilot CLI 集成到 VS Code 的工

OpenClaw 的作者最新 SOUL.md 提示词，让你的龙虾更有趣儿

X(Twitter)2026算法完成从“工程驱动”到“AI原生”的颠覆。由xAI开发，基于Grok大模型架构实现零特征工程，弃用粗排层，通过Rust+内存计算换取极致模型效果，标志着推荐核心竞争力转向大模型端到端理解。