该智能手表是一款集多功能于一体的可穿戴设备，可在作为控制物联网（IoT）设备的无线网关，佩戴在手腕上即可实现便捷操作。作者主页里还有好多其他的硬件小玩意儿。 核心功能包括： 激光雷达测距：搭载VL53L1X ToF（飞行时间）激光雷达传感器，可精确测量4厘米至4米范围内的距离（精度<±1%），适用于距离检测和环境感知。 物联网控制：支持WiFi网络扫描和可更换MAC地址，可作为无线钥匙控制其他I

最近开源社区出现了一个有意思的项目PageIndex，它提出了一种完全不同的RAG实现路径：用文档树结构替代传统的向量嵌入，在FinanceBench基准测试上达到了98.7%的准确率。 这个方案的核心理念是让大模型直接在文档结构上进行推理，而不是通过关键词匹配来检索。不需要嵌入，不需要分块，完全开源。 听起来很激进，但仔细想想，这其实回归了一个朴素的问题：人类阅读文档时，依赖的是什么？是语义

核心功能模块： 1）统一 LLM API（pi-ai） 提供一个抽象层，把 OpenAI、Anthropic、Google 等多种大模型服务统一成一致的接口，便于切换或组合不同供应商的模型。 2）智能体运行时（pi-agent-core） 用于构建可以调用工具和管理状态的智能体逻辑核心。 3）交互式编码代理 CLI（pi-coding-agent） 在命令行环境中提供交互式的编码智能体，适合开发者

"玩了 OpenClaw 的应该都会感觉到龙虾的拟人化特别强，好像有自我意识，并且能自我进化。 当第一次打开 OpenClaw，发送 你好，会收到这么一条回复： （图1） 好像真的是一个初次诞生的 AI，交由你来取名字，决定性格，认领他做他的主人。 当你给他起了名字和告诉了你自己的信息之后，他会完全记住。这一切是怎么做到的，我们拆解一下 OpenClaw 的系统提示词设计。"

一个大胆的假设：C语言之于汇编，Java之于C，Python之于Java，现在LLM智能体正在对所有编程语言做同样的事。 这里说的LLM智能体，指的是一种全新的开发模式：多个智能体并行工作，大部分时间自主运转，只在关键节点需要人类介入。判断这个假设是否成立的标准很简单：如果一个开发者借助多智能体能产出十倍于从前的成果，那它就是真的。2026年初的今天，我还不能完全确定，但已经在认真考虑这种可能性

“我一直对大量深入探究软硬件底层细节的开源项目非常着迷，比如《乐高岛》反编译项目，尤其是Xbox 360的“Bad Update”漏洞，以及随之而来的进一步努力，为Xbox 360（某种程度上的）软破解打开了大门（向我的兄弟InvoxiPlayGames致敬！）。这些项目背后所展现出的热情与驱动力，始终令我钦佩不已，我也一直渴望能以某种方式参与其中。但问题在于，尽管多年来我一直在使用C#、Gola

从零开始构建你自己的 AI Agent。 “这个仓库源于我们对 Claude Code 的敬佩 - 我们认为它是世界上最优秀的 AI 编程代理。 过去半年，在不断构建和迭代 Agent 系统的过程中，我们对 "什么才是真正的 AI Agent" 有了全新的认知。希望能把这些心得分享给大家。之前的推测性内容已全部移除，现已替换为原创教学材料。 完成本教程后，你将理解： Agent 循环 - 所有

Lex Fridman最新一期播客请来了两位AI领域的重量级研究者：Sebastian Raschka和Nathan Lambert。四个多小时的深度对话，覆盖了从技术细节到文明走向的几乎所有关键议题。 关于中美AI竞争，两位嘉宾的判断出奇一致：不会有赢家通吃的局面。Sebastian指出，研究人员在实验室之间频繁流动，没有任何一家公司能垄断核心技术。真正的差异化因素是预算和硬件资源。Natha

世界卫生组织教你面对压力。图解指南《有压力？做对得起时间的事情》（Doing What Matters in Times of Stress） 1️⃣发布主页，有各种语言 https://www.who.int/publications/i/item/9789240003927 2️⃣中文PDF下载页面，其实官方中文叫《压力之下，择要事为之》 https://iris.who.int/bitst

2026年AI工程核心在于基于基础模型构建应用。重点涵盖：提示词与RAG、智能体与工具调用、结构化输出、系统化评估、安全防护及运维监控。要求通过实战项目将各组件集成，构建可扩展、生产级的复合AI系统架构。

这个网站是一份人形机器人硬件的部件级地图，回答以下三个问题： （1）核心子系统如何工作 （2）实际工程权衡的关键所在 （3）在规模化生产下，物料清单（BOM）中各个部分在结构上是昂贵还是可压缩。 对于当前行业瓶颈最突出的子系统（例如执行器、丝杠、轴承），本文将进行更深入的探讨。随着更多实测物料清单数据和生产经验的积累，其他部分也将逐步扩展。 本文的目标并非预测“最佳”设计（因为不同应用场景下的

建议CEO重用“爱折腾”且擅长教学的人。赋予其边界探索的自由，通过自动化工具创造高杠杆。面试关注其自发兴趣而非框架，管理上平衡硬指标与好奇心。通过营造全员探索的氛围，让创新成为常态，以把握当下的技术红利。

达芬奇的博学者思维包含四点：1.由好奇心引领广泛探索；2.跨领域融合，寻找万物共性；3.知行合一，通过动手实践深化理解；4.接纳未完成，将成长视为永无止境的过程。其核心是将探索自然视为充满热爱的终身旅程。

2026年AI工程师的核心已从底层研发转向工程落地。需重点掌握：动态RAG、智能体工作流、自动化评估与模型蒸馏。核心壁垒在于架构思维，即通过项目实战利用现有工具解决可靠性与成本问题，让AI真正产生商业价值。

这份30天指南助你从AI对话者进化为高价值智能体构建者。核心路径：1.掌握底层逻辑（分词/上下文）；2.精准工具选型（Claude/Gemini）；3.进阶提示词与RAG工程；4.媒体生成与零代码开发；5.通过n8n实现流程自动化。

天才思维即持续思考的能力。要突破一维、教条的局限，需在广度（领域）、深度（层级）和高度（跨领域）上纵深进化。运用四象限与历史演化视角，摆脱身份认同带来的认知闭环。当思想受威胁时保持开放，方能掌握解决复杂问题的钥匙。

音乐生成领域迎来一个值得关注的节点。ACE-Step 1.5正式发布，这是一个完全开源的音乐生成模型，MIT协议，可商用，训练代码、权重、LoRA微调方案全部公开。 先说硬指标：A100上生成一首完整歌曲只需2秒，RTX 3090上10秒内完成，显存需求约4GB。这意味着普通消费级显卡就能跑起来。在常规评测指标上，官方声称超越了Suno。 不过社区的实际反馈比官方宣传更有参考价值。 有人测试

所有组件均为从头编写：包括用于上下文扩展的带 YaRN 和 NTK-by-parts 的 RoPE、RMSNorm、带截断和残差连接的 SwiGLU、混合专家模型（MoE）、采用分组查询注意力（GQA）优化的自注意力机制、可学习的 sink 节点、带状（滑动窗口）注意力，以及对 KV 缓存的支持。 该模型可在单块 A100 SXM（80GB）上运行。作者还撰写了详细的文档，解释每个组件背后的理论原

手把手教你手搓一个AI编程Agent的教程：learn-claude-code，从零搭建 想自己搭一个Agent或拿来做教学使用都可以 Agent=模型+工具循环，再炫的Agent也只干一件事 把目前情况告诉模型 模型决定要不要调用工具，调哪个，传什么参数 代码帮它执行工具，把结果塞回对话 循环结束，任务搞定 教程会教你最少用几行代码让这个循环跑起来，以及如何一步一步把工具数量、Todo规划、

1950年，图灵提出了著名的“模仿游戏”，探讨机器能否展现出类似人类的灵活认知能力。75年后，答案似乎已经揭晓。 2025年3月，GPT-4.5在图灵测试中被判定为人类的概率达到73%，甚至高于真人。大语言模型已在国际数学奥林匹克竞赛中斩获金牌，协助数学家证明定理，生成经实验验证的科学假说，解决博士考试难题，辅助专业程序员编写代码。这些成就正是图灵所关注的广泛、灵活的认知能力。 然而，76%的