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

AI 预训练正从“文本预测”转向“物理状态预测”的世界建模。该范式以视觉为核心，通过模拟物理规律（而非依赖语言支架）赋予机器人如类人猿般的物理直觉。2026 年将是世界模型为机器人学奠定根基的元年。

晚上“开摆”并非懒惰，而是高强度工作导致大脑前额叶皮层积聚了过多谷氨酸，使自律系统生理性受损。解决办法不是硬撑，而是通过20-30分钟的“无脑”休息（如散步、听旧歌）让大脑离线，清除代谢废物以重获精力。

本文通过20个反直觉悖论，揭示了成长、工作及认知的深层规律（如“慢即是快”、“少即是多”）。内容深度洞察思维盲区，打破线性认知局限，将复杂的人生哲学转化为通俗的行动指南，是极具启发性且实用的思维升级干货。

最近看到一个有意思的开源项目，让我想聊聊安全知识的传承问题。 有人把乌云网2010到2016年间收录的88636个真实漏洞案例，整理成了一个Claude Code的技能包。装上之后，AI就能像资深安全专家一样思考问题。 这个数字值得细品。将近九万个漏洞，意味着九万次真实的攻防对抗，九万个血淋淋的教训。 知识库的规模相当可观，86MB的数据量，大约200万行内容，覆盖15种漏洞类型。从分布来看

Clawdbot是基于TypeScript的CLI助理。架构采用“车道”队列确保任务可靠有序；记忆系统利用Markdown与混合搜索实现简单长效存储。其核心优势在于深度的计算机控制权，并使用低成本的“语义快照”技术优化网页浏览。

氛围感编程并非“碰运气”，核心是文档驱动。 质询需求：消除模糊假设； 文档先行：编写PRD、技术栈等六大核心规范； 持久记忆：通过进度表与规则文件（CLAUDE.md）防止AI幻觉； 小步迭代：分模块构建。 让AI负责打字，你负责架构。

软件准确估算是不可能的，本质是探索未知。估算是管理博弈的政治工具。建议先了解预期时限，再反向推导匹配的技术方案。应提交包含风险评估的多套方案，让管理层在进度与风险间权衡，而非承诺单一的交付时间。