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一个 1946 年老数学题被 AI 推进后，我更关心的不是答案
一个 1946 年老数学题被 AI 推进后，我更关心的不是答案 你最近如果刷到这条新闻，第一反应大概率是：“数学题？和我有什么关系？” 但这恰恰是最值得追问的地方。 OpenAI 最近在一个 1946 年提出的老数学难题 上取得了进展。表面上看，这是学术圈的一次突破；往深一点看，它更像一次能力体检—
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GPT-5.5 和 DeepSeek V4 同日登场：别只看谁更强，先看谁更适合你的任务
GPT-5.5 和 DeepSeek V4 同日登场：别只看谁更强，先看谁更适合你的任务 同一天，两个顶级模型一起升级，表面上像是“新版本发布”，实际更像两条路线正面碰撞：一边更强调 Coding 落地、工具链和工程效率，一边更强调 通用智能、复杂推理和 AGI 的边界感。 但现实里，大多数人根本不
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Claude Code 开始给 AI 工作流记账：/usage 让隐形成本第一次可见
Claude Code 开始给 AI 工作流记账：/usage 让隐形成本第一次可见 很多人第一次认真算 AI 成本，往往不是在使用当下，而是在月底。 白天看起来只是“多用了几个 Agent”“又接了两个 MCP”“让模型顺手帮我查了点资料”，结果回头一看，真正烧钱的地方，可能根本不是主任务，而是那
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我把同一段代码扔给两个顶级 AI，更贵的那个差点让我的服务器崩掉
我把同一段代码扔给两个顶级 AI，更贵的那个差点让我的服务器崩掉 那是一个周三下午，我在赶一个数据处理脚本的 deadline。 我把一段有 bug 的 Python 函数扔给了当时订阅的"旗舰模型"，它给了我一个看起来无懈可击的修复方案——注释清晰、逻辑严密、格式漂亮。我没多想就跑进了测试环境。
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Gemini 接上 CapCut 之后，自媒体剪辑会发生什么变化？
Gemini 接上 CapCut 之后，自媒体剪辑会发生什么变化？ 很多自媒体人最痛的，不是不会剪，而是剪辑这件事总被一堆“来回切换”拖慢：先写脚本，再找素材，打开剪辑软件，调字幕，改封面，最后还要反复回头修。真正耗时间的，往往不是某一个动作，而是动作之间那一长串断点。 所以，当 Gemini 和
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用AI API搭一个真正能用的个人知识库：一份带血的实操复盘
用AI API搭一个真正能用的个人知识库：一份带血的实操复盘 你有多少个收藏夹，从来没打开过第二次？ 我数了一下：Chrome里有14个文件夹，最老的一个建于2021年，里面躺着47个链接，我已经记不得为什么要收藏它们。Notion里有三套"第二大脑"模板，最近一次打开是为了新建一个从未填满的数据库
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Claude Code vs Grok via opencode：我用8个真实任务测出了差距在哪里
Claude Code vs Grok via opencode：我用8个真实任务测出了差距在哪里 我以为切换模型只是换个名字，直到我让它帮我重构一个有八个文件依赖的模块。 那天下午，我在 opencode 里把底层模型从 Claude 切到 Grok，发了同一条指令："帮我把 userServic
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Google 同周发了两个 Gemini，你用的是对的那个吗？
Google 同周发了两个 Gemini，你用的是对的那个吗？ 上周，Google 在同一个发布周期内推出了 Gemini 2.5 Pro（带 Omni 多模态能力）和 Gemini 2.5 Flash 两款模型。朋友圈里刷到的评价几乎是清一色的"Pro 好厉害"——但我想说一句可能让你不舒服的话：
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同一个问题，Google AI和ChatGPT给了截然不同的答案——差距到底在哪？
同一个问题，Google AI和ChatGPT给了截然不同的答案——差距到底在哪？ 上周我在测一个问题："M4 MacBook Pro值得升级吗？" ChatGPT Search给了我一段流畅的分析，引用了几篇科技媒体的评测，结论清晰，但有两个链接点进去是404。Google AI Mode给的答案
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你的Agent总在转圈？问题不在AI，在你写的Prompt
你的Agent总在转圈？问题不在AI，在你写的Prompt fchollet（Keras作者、前Google Brain研究员）在X上发了一条让很多人沉默的推文，大意是：当前大多数Agent系统就像一只撞墙的盲松鼠——它在动，它在"努力"，但它根本不知道自己在干什么。 同一周，Google发布了Ge
