好几天没更文章了，最近忙到起飞，在开发一款AI教育类应用，调代码调得焦头烂额。不做不知道，教育领域的一些场景落地是真挺难。比如中学数学题解析，要求推导严谨，公式不能解析渲染错误。再比如生成几何题，不仅要保证出题正确，几何图形也要与题目严格对应。抓耳挠 ...

说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

三个命令安装，一句自然语言开工——这个开源项目正在重新定义「AI 辅助编程」的上限。

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深度用 OpenClaw 的话，会发现它目前有两个问题。 第一个是特别吃 Token。因为在 OpenClaw 的设计中，所有的工作基本上都需要模型深度参与。 第二个是执行上不够准确。OpenClaw 的核心是 Skill，Skill ...

多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。UniPat AI 构建了一个极简的视觉智能体框架 ——SWE-Vision，让模型可以编写并执行 Python 代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中，SWE-Vision 均达到了当前最优水平。

这个错误解释了 100% increase in code 这必须是完全 两周内重写 因为它只是无法维持的。 两周内重写 Type IV Errors (Memory / Collision Cascades): Unrelated behaviors share the same “address” 正如你所提到的,你不会在概率教科书中找到它,但它实际上是在你的AI生成的代码中隐藏。

多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。 活跃在AGI基础研究前沿的技术团队UniPat AI构建了一个极简的视觉智能体框架——SWE-Vision，让模型可以编写并执行Python代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中，SWE ...