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AI 逼近“国家级攻击能力”，监管却在摇摆：技术风险和政策转向正在撞车
AI 逼近“国家级攻击能力”，监管却在摇摆：技术风险和政策转向正在撞车 一边是前沿 AI 被讨论已经接近“国家级网络攻击能力”，另一边是美国层面的 AI 监管节奏又出现不确定性。放在一起看，这不是两条孤立新闻，而是同一个信号：技术能力升级得太快，制度更新却明显跟不上。 很多人第一反应是恐慌：是不是
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用 Claude API 从零搭一个记住你习惯的私人 AI 助手
用 Claude API 从零搭一个记住你习惯的私人 AI 助手 你有没有算过，你这辈子跟 AI 说了多少次"我不喜欢用'首先其次最后'"？ 我数了一下，大概是 47 次。每次让 Claude 或 ChatGPT 帮我写东西，都要在开头贴一段"说明书"：我是做产品的、偏好简洁直接的语气、段落不要超过
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别再让 Claude 每次都重新认识你：用 Claude API 搭一个可持续更新的长期记忆助手
别再让 Claude 每次都重新认识你：用 Claude API 搭一个可持续更新的长期记忆助手 大多数人做“私人 AI 助手”，第一反应是给模型塞一份固定人设：你是谁、你喜欢什么、你讨厌什么。 这当然有用，但它只解决了第一层问题：让 AI 在这一刻看起来懂你。真正难的不是“记住你一次”，而是在你不
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CapCut 接入 Gemini，真正值得等的不是“AI 代剪”，而是视频工作流被重写
CapCut 接入 Gemini，真正值得等的不是“AI 代剪”，而是视频工作流被重写 AI 剪视频这件事，过去一年被讲了太多次，听得人都快麻木了。 但这次 CapCut 和 Gemini 的联动，和常见的“加一个 AI 按钮”不太一样。它真正有意思的地方，不是 AI 会不会帮你剪，而是剪辑这件事，
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全模态 vs 多模态：我用三个日常任务测了一下，差距比我想象的更具体
全模态 vs 多模态：我用三个日常任务测了一下，差距比我想象的更具体 上周在一家云南菜馆，我把菜单拍给 AI 看，它回我一句："请描述一下菜单上有什么。" 我当时就愣了。我拍给你，不就是因为我不想打字吗？ 这件事让我开始认真想一个问题："全模态"到底解决的是不是这个问题？ 还是说，它只是一个更好听的
AI提示词技巧
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同一条Prompt，GPT-4o满分，轻量模型翻车——问题不在模型，在你的写法
同一条Prompt，GPT-4o满分，轻量模型翻车——问题不在模型，在你的写法 上周我帮一个朋友排查一个奇怪的问题。 他用 Cohere Command A+ 搭了一套客服自动回复系统，测试阶段效果还不错，上线之后却频繁"答非所问"——用户问退款流程，模型给了一段产品介绍；用户说"我很生气"，模型回
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一个1946年的数学难题被AI解开，普通人真正该学的不是“崇拜”，而是“拆题”
一个1946年的数学难题被AI解开，普通人真正该学的不是“崇拜”，而是“拆题” 如果你最近刷到这条新闻，第一反应大概率是：AI 又进化了。 但这件事最值得普通人关注的，不是“AI有多神”，而是它已经能在结构化推理、复杂拆解、证据整合上显著提效；与此同时，它依然不是“自动正确”，而是一个更强的思考助手
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Cohere Command A+ 低硬件部署实测拆解
Cohere Command A+ 低硬件部署实测拆解：两张 4090 能跑，但你可能不是那个"能跑"的人 Cohere 说，Command A+ 只需要两张 4090 就能本地运行——这句话是真的。 但在这句话后面，藏着一个没人告诉你的前提：那个"能跑"的场景，比你想象的窄得多。 过去几个月，陆续
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Claude Code /usage 命令：第一次真正「看见」你的 AI 成本
Claude Code /usage 命令：第一次真正「看见」你的 AI 成本 你上个月的 Claude 账单，你能说清楚每一笔吗？ 大概率不能。 不是因为你不在乎钱，而是根本没有工具让你看清楚。你知道总数，但不知道结构。这种感觉不是「花多了」，而是失控——像在黑屋子里烧柴，只知道热，不知道烧的是什
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CapCut × Gemini 集成深度评测：在对话框里剪视频，到底省了什么、又丢了什么？
CapCut × Gemini 集成深度评测：在对话框里剪视频，到底省了什么、又丢了什么？ "把第3分钟到第5分钟的片段加个J-cut转场。" 我把这句话输进Gemini，等了三秒。 它给我剪了一个完全不同的地方。 这不是段子，这是我第一次认真测试CapCut × Gemini集成时的真实遭遇。那一
