AI代理现在能自己编写代码、调用工具并采取行动。当代理做出有害行为时，你的安全工具只能看到最终动作，比如写了一个文件或发出了数据。它们看不到这件事发生的原因。

让AI模型以特定格式输出，会如何改变一切

在本地运行 Ollama 或 LM Studio 只能保护推理过程。它并不能自动保护你的界面、你的工具、你的遥测数据、你的日志或你的回退配置。

我选择了 20 种语言的 20 份文档，并在每份文档上测试了 10 个AI系统。每一条响应都被保存下来，这样我就能检查实际输出，而不只是依赖最终得分。

上传一段你的演出片段。引擎会测量观众真正有反应的时刻，请 Gemma 解释每个节拍发生了什么，然后交给你一份好制作人本会给出的笔记——哪里出彩、哪里冷场、为什么，以及下次演出前该改什么。

智能图书摘要器：把整本书变成结构化知识。

回顾过去，我不是在构建提示，我是在悄悄地构建一个数字团队。

工程经理需要了解的关于文本转CAD工具的内容——以及他们还不需要担心的事情。

用Python构建一个交互式交通拥堵模拟器。

我最近用Claude构建了一个设计系统，从零开始，只基于我自己的网站。

从信号到决策：为什么工业 AI 需要一个上下文层。

我用 AI 把互联网，变成了我真正愿意去读的东西。

用 AI 赚钱的副业经济是真实存在的，还是说大多数人只是在靠“教别人如何赚钱”来赚钱？我用 /goal 模式一探究竟。

将一段随意的手机视频变成标注好的、有比例尺的、可测量的 3D 房间。跟随我的旅程，构建一个开放词汇的 Python 流水线，为重建的 3D 空间注入语义

我如何设计一个多智能体系统来构架机器学习问题、工程特征、训练和评估模型、执行超参数调优、跟踪实验并自动生成Kaggle提交。

RAG、安全分析和测试智能——统一在单个API后面，任何IDE代理都可以调用。

本文演示了如何训练一个基于YOLOv8的目标检测系统，并将其集成到PLC自动化工作流中。

一个多源智能工作流如何从异构企业源中编写结构化报告，包含证据筛选、章节级审查与修正以及依赖感知写作。

工程师需要的微调数据指南：需要多少数据、4种数据来源、3种数据格式、合成数据的模型崩溃风险，以及每个季度都能构建更好模型的数据飞轮。