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OpenAI 的“限量派对”策略：错过 GPT-5.5 内测后，如何下次卡点抢先
OpenAI 的“限量派对”策略：错过 GPT-5.5 内测后，如何下次卡点抢先 想象一下：5 月 5 日晚上，旧金山某处灯光璀璨，AI 圈的开发者、研究者和创作者齐聚一堂，庆祝刚刚发布的 GPT-5.5。食物、饮品、限量周边，还有与模型“共创”的特别环节。而你，可能正因为时差、旅行或没及时看到通知
AI应用案例
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Agents SDK 2.0：sama 说它"被严重低估"，我用代码验证了三个原因
Agents SDK 2.0：sama 说它"被严重低估"，我用代码验证了三个原因 Sam Altman 在一次公开场合说过一句话，大意是：Agents SDK 是 OpenAI 目前"被严重低估"的产品之一。 这句话当时没引起太大水花——毕竟 OpenAI 自己夸自己的产品，不是什么新鲜事。 但如
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GPT-5.5派对门票抢不到？普通中国用户如何把OpenAI的饥饿营销变成稳定尝鲜机会
GPT-5.5派对门票抢不到？普通中国用户如何把OpenAI的饥饿营销变成稳定尝鲜机会 你是不是也刷到Sam Altman在X上发的那条：GPT-5.5要给自己办派对，5月5日旧金山，限量邀请，Codex挑人，机票酒店全包？表单一开瞬间爆满，秒关。太平洋另一边的狂欢，留给中国用户的，只有时差刷屏的F
AI提示词技巧
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给 Agent 写任务描述，你可能一直在用错误的姿势
给 Agent 写任务描述，你可能一直在用错误的姿势 你有没有遇到过这种情况： 把一个在 ChatGPT 里用得很顺手的 Prompt，原封不动地塞进 Agent 框架，然后眼睁睁看着它在第三步开始跑偏，第五步彻底失控，最后要么陷入死循环，要么输出一个完全不符合预期的结果？ 我遇到过。而且不止一次。
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Douglas Adams 比大多数AI专家更懂AI：从《银河系漫游指南》看2026年的LLM真相
Douglas Adams 比大多数AI专家更懂AI：从《银河系漫游指南》看2026年的LLM真相 当大多数AI从业者和研究者在2025-2026年还在激烈争论AGI时间表、参数规模和Scaling Law时，一位1979年就写下科幻小说的英国幽默作家，已经把当下LLM的真实面貌几乎全写完了。 Wh
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基准神话破灭：为什么开源模型“单点强”却在真实任务链上频频崩盘？
基准神话破灭：为什么开源模型“单点强”却在真实任务链上频频崩盘？ 你有没有过这样的经历：用DeepSeek或Qwen处理简单问题时，感觉它已经非常聪明，回答逻辑清晰、知识储备充足。可一旦让你连续完成一个稍复杂的项目——比如“调研竞品 → 分析差异 → 生成代码原型 → 迭代优化输出”——模型就突然“
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为什么大多数AI能力榜单不值得天天盯？5个靠谱信源帮你建立独立判断
为什么大多数AI能力榜单不值得天天盯？5个靠谱信源帮你建立独立判断 你是不是经常这样：刷了一上午AI新闻，看到各种“碾压”“突破”“接近AGI”的标题，心血来潮打开Claude或GPT测试，结果还是在复杂编码、长时程任务上翻车？或者看到某个基准分数又创新高，却发现实际用起来提升没那么明显？ 这种“信
AI应用案例
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我花了3小时踩坑，你只需要30分钟
我花了3小时踩坑，你只需要30分钟：Agents SDK 2.0 第一个多步骤 Agent 实操全记录 我第一次跑 Agents SDK 2.0 的时候，环境装了20分钟，Agent 静默失败了40分钟，最后发现是版本冲突——日志干干净净，没有任何报错，就是不跑。 如果你也在这里卡住过，这篇文章是为
AI工具测评
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基准分骗了你：我用「四连任务」测了六款主流模型，断层出现在第二步
基准分骗了你：我用「四连任务」测了六款主流模型，断层出现在第二步 "模型帮我写完了代码，我把报错贴回去，它说'这段代码有一个问题'——然后给我写了一个和原来完全不同的函数。" 你有没有遇到过这种情况？它忘了那是它自己写的。 这不是偶发的玄学 bug，这是一个系统性问题。而这个问题，在任何一张 MML
AI提示词技巧
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给Agent写任务描述，和给ChatGPT写Prompt——我以为一样，结果全错了
给Agent写任务描述，和给ChatGPT写Prompt——我以为一样，结果全错了 上个月我做了一件蠢事。 我把精心调好的10条ChatGPT Prompt，原封不动地丢进了Coze的Agent配置里，然后满怀期待地点了"运行"。 结果？Agent要么像个木头人，死板地按我写的步骤走，走到第三步卡住
