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吴恩达这门课，70%你可以跳过——但剩下30%值一整年
吴恩达这门课，70%你可以跳过——但剩下30%值一整年 "吴恩达出新课了。" 这条消息上周在我的微信群里炸了好几次。每次有人@我，我都能感受到那种熟悉的焦虑：又要从头到尾看一遍吗？ 我替你看了。 结论是：不用全看。 但你必须知道哪30%不能跳。 --- 一、这门课是什么，以及它不是为谁设计的 「Tr
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我用自然语言问了 Snowflake 一个问题，它给了我一个完美的错误答案
我用自然语言问了 Snowflake 一个问题，它给了我一个完美的错误答案 "上个季度哪个地区的退货率最高？" 我把这句话输进 Perplexity Computer，它几乎秒回：西南区，退货率 12.3%，比全国均值高出 4.1 个百分点，并附上了一张干净的柱状图。 看起来完美。直到我发现，它查的
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你以为只有OpenAI在“看”你的ChatGPT聊天记录？Meta和Google可能也在实时围观。
你以为只有OpenAI在“看”你的ChatGPT聊天记录？Meta和Google可能也在实时围观。 最近，一场针对OpenAI的集体诉讼把AI工具“免费使用”的隐形代价摆上了台面：你的每一次查询，可能正通过嵌入的追踪代码，实时流向全球最大的广告巨头。 [[1]](https://finance.ya
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2亿美元押注AI健康助手，Claude现在能帮你做这3件事
2亿美元押注AI健康助手，Claude现在能帮你做这3件事 上周我妈拿着一张体检报告问我："这个箭头朝上是好事还是坏事？" 我没有直接回答她——因为我也不确定。我打开Claude，把那几行指标粘进去，加了一句"请用非医学语言解释给一个60岁的普通人听"。5分钟后，她不仅听懂了，还知道下次见医生要问哪
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用中文问数据库，我把 Perplexity + Snowflake 这条路走了一遍
用中文问数据库，我把 Perplexity + Snowflake 这条路走了一遍 "上个月哪个城市的用户留存最差？" 这句话，一个运营同学说出来，以前的标准流程是：提需求→等数据分析师排期→3天后拿到一张Excel→发现口径不对→再等2天。 Perplexity 最近推出的 Computer 功能
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体检报告看不懂？Claude帮你读懂，还能帮你问对医生
体检报告看不懂？Claude帮你读懂，还能帮你问对医生 上周体检报告出来，看到"LDL偏高"四个字，你是直接打开Google搜索，还是默默焦虑着等下次复诊？ 如果是后者，你并不孤单。大多数人拿到体检报告的第一反应，要么是看不懂，要么是看懂了更焦虑——但既没时间深究，也不知道该问医生什么。 就在这个背
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NVIDIA联手IneffableLabs，押注RL Agent基建
NVIDIA 和 IneffableLabs 这次合作，真正指向的是强化学习 Agent 的工程化基础设施 这看起来像一条普通的合作新闻，但它真正释放的信号并不普通：Agent 时代的竞争，正在从“谁的模型更会说”转向“谁能把试错、反馈、评估和调度做成一套能跑的系统”。 换句话说，过去大家讨论 Ag
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Codex 最省事的用法，可能根本不是写代码
Codex 最省事的用法，可能根本不是写代码 你大概已经看过十几篇"用 Codex 自动生成代码"的教程了。 但我想说一个反常识的结论：Codex 真正能帮你省掉大量时间的地方，不是写代码本身，而是写代码之前那段最枯燥、最容易出错、也最容易被忽视的工程前置流程。 具体说就是：整理需求 → 拆解任务
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本地AI编程Agent横评：五款工具，哪个值得你现在就装上？
本地AI编程Agent横评：五款工具，哪个值得你现在就装上？ Ethan Mollick最近发了一条让很多人沉默的推文，大意是：Gemini的长上下文能力本来应该在本地Agent赛道上形成碾压优势，但它还在观望，而其他工具已经在真实开发者的工作流里跑了好几个月了。 我看到这条推文的第一反应不是"Ge
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AI 攻击能力变强后，普通人最该重新划线的不是“会不会黑客”，而是这三条边界
AI 攻击能力变强后，普通人最该重新划线的不是“会不会黑客”，而是这三条边界 如果你今天只把这条新闻看成“模型又进化了”，那就只看见了表面。 英国安全机构这次测到 Mythos 和 GPT-5.5 的网络攻击能力显著提升，真正值得普通人警惕的，不是“AI 会不会替你去黑别人”，而是：你在喂给 AI
