Modal 如何用 evals 和推理时算力扩展生成既美观又可扫的 QArt 二维码
Modal 团队复盘其 QArt codes 服务的工程过程，通过 evals 和推理时算力扩展将二维码扫描率提升到 95% 的 SLO，同时改善美观度并将 p95 端到端延迟控制在 20 秒内。
推荐理由：Modal 团队复盘 QArt codes 从不可扫到 95% 扫描率的工程路径，evals 构建与推理时并行扩展的方法可迁移到其他生成模型应用。
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教程实践
全部主题拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
最新精选
第 401–417 条 · 共 417 条Modal 官方工程博客（RSS）精选AI 评分6262
Factory 研究 / 产品（RSS）精选AI 评分7070 Factory 提出 Agent Native Development：用自主智能体开发软件的方法论
Factory 发布 Agent Native Development 方法论，主张让 agent 运行收集上下文、规划、实现、验证、提交的完整内循环，人来负责架构决策和护栏。
推荐理由：Factory 提出的 Agent Native Development 方法论给出写精确规格、验证环境和 drift 恢复的可迁移做法，适合想系统化用 agent 写代码的开发者参考。
Ethan Mollick：One Useful Thing（RSS）精选 当下如何使用 AI：快速指南
一份当下 AI 工具的快速选用指南，聚焦目前值得使用的 AI 产品及其具体使用方法，帮助读者快速上手并选对工具。
推荐理由：AI教育专家Ethan Mollick撰写，指导读者当下如何选择和使用AI工具
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7373 我们如何构建多智能体研究系统
Claude的多智能体研究系统采用协调器-工作者架构，一个主导智能体分析用户查询并制定策略，并行调用多个专用子智能体协同工作。内部评估显示，以Claude Opus 4为主导、Claude Sonnet 4为子智能体的系统，在研究任务上比单智能体Claude Opus 4性能提升90.2%。该系统擅长处理需要同时探索多个独立方向的广度优先查询，通过分配独立上下文窗口实现并行推理扩容。但多智能体系统消耗的token量约为普通聊天的15倍，适用于任务价值足以支撑性能提升的场景，在需要高度并行化、大信息量或多工具调用的任务中表现卓越。
推荐理由：Anthropic 把 Research 背后的多智能体架构、prompt 工程和踩坑经验全抖出来了，做 Agent 的同行可以直接抄作业，尤其是『token 用量解释 80% 性能方差』这个结论，选型逻辑要变。
TensorZero：实验与工程博客精选AI 评分7272 TensorZero 逆向 Cursor 的 LLM 客户端并公开其系统提示词
TensorZero 团队将自家的开源框架作为自托管代理接入 Cursor，经 Ngrok 和 Nginx 绕过 Cursor 服务器与 CORS 限制后，成功观察并控制其全部 LLM 调用。
推荐理由：作者实测把自托管代理接进 Cursor，读者可以照着复现并查看其真实提示词与模型调用。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7777 Claude Code：智能体编码最佳实践指南
Claude Code 提供了一套完整的智能体编程工具与框架。其核心遵循“先探索、再计划、后编码”的工作流，并通过配置 CLAUDE.md 文件、管理权限和连接 MCP 服务器来优化环境。最佳实践强调为 Claude 提供工作验证方法、积极管理上下文、使用子代理进行调查，以及利用检查点回退来处理复杂任务。文档还详细介绍了在 VS Code、JetBrains IDE、Slack 及 CI/CD 中的集成使用，并提供了避免常见失败模式的实用建议。
推荐理由：Anthropic 官方出的 Claude Code 最佳实践，不是泛泛而谈的入门指南，而是从 CLAUDE.md 配置到 subagent 编排的完整工程手册，用 Claude Code 做日常开发的人直接照抄就能少踩一半坑。
OpenAI Developers（RSS）精选AI 评分7979 OpenAI 演示如何使用 4o 模型生成图像
OpenAI 发布介绍视频，演示如何使用 4o 模型创建图像。视频展示了 4o 的图像生成功能的基本用法。
推荐理由：官方演示如何用 4o 模型生成图像，想上手该功能的开发者可以直接参照操作。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7171 “思考”工具：让Claude在复杂工具使用场景中停下来思考
Anthropic为Claude引入了“思考”工具，允许其在生成最终响应前插入一个专门的思考步骤，以处理多步骤工具调用链、分析外部信息并遵循复杂策略。该工具与更早发布的“扩展思考”功能不同，更侧重于在响应生成过程中对新信息进行针对性推理。在τ-Bench基准测试中，该工具显著提升了Claude在客户服务场景的表现。文章建议在需要复杂工具调用、长链分析或高成本序列决策的场景中使用它，并提供了标准的工具实现格式。
推荐理由：Anthropic 官方给出的 think tool 实操指南，附带 τ-Bench 和 SWE-bench 的真实数据，做 Agent 或 tool use 的开发者可以直接抄 prompt 模板，比自己瞎试强太多。
Cognition 模型 / Devin 博客（网页）精选AI 评分6464 Linktree 复盘用 Devin 一个月写约 300 个 PR 的实践经验
Linktree 团队分享使用 Cognition 的 AI 智能体 Devin 一个月的成果：Devin 完成约 300 个 PR，其中约 100 个已合并，主要是修复客户报告的 bug、实现小功能和原型验证。
推荐理由：Linktree 官方复盘 Devin 落地细节，给出任务筛选标准、多 Devin 协作和 API 用法等可直接迁移的经验。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7272 Claude 3.5 Sonnet 在 SWE-bench Verified 基准测试中刷新纪录
升级版 Claude 3.5 Sonnet 在软件工程评估基准 SWE-bench Verified 上取得 49% 的解决率，超越此前最佳模型的 45%。该基准通过真实 GitHub 问题测试 AI 模型完成软件工程任务的能力，要求模型在给定环境中理解、修改并测试代码，最终通过原始单元测试验证。Claude 团队构建的智能体设计简洁，仅包含提示词、Bash 工具和编辑工具，赋予模型充分的自主判断空间，以灵活步骤解决问题。目前尚无模型在该基准上突破 50% 的解决率。
推荐理由：Anthropic 把自家 SWE-bench agent 的 prompt、工具设计和踩坑经验全公开了，做 coding agent 的人可以直接抄作业，比看十篇二手解读都管用。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分8080 构建高效智能体：从简单模式开始
Anthropic基于实践经验指出，成功的LLM智能体往往采用简单、可组合的模式，而非复杂框架。文章区分了工作流（预定义路径编排）与智能体（LLM动态自主决策），建议开发者优先采用最简单方案，仅在必要时增加复杂性。许多核心模式直接调用LLM API仅需几行代码即可实现。文中介绍了增强型LLM、提示链等基础构建模块，强调应为特定用例定制检索、工具等增强功能，并推荐通过Model Context Protocol集成第三方工具生态。
推荐理由：Anthropic 官方把过去一年踩过的坑浓缩成一篇 Agent 架构指南，核心观点是「别上框架，先用最简单的模式」。做 Agent 产品的开发者，这篇比任何第三方教程都值得当 checklist 用。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7272 引入上下文检索：大幅提升RAG系统准确性的新方法
传统RAG系统在编码时易丢失上下文，导致检索失败。新方法“上下文检索”通过“上下文嵌入”和“上下文BM25”两项子技术，在检索前为文本块添加解释性上下文，能将检索失败次数减少49%，结合重排序后降幅可达67%，显著提升了下游任务性能。对于小于20万token的小型知识库，可直接将其完整内容放入提示词，结合Claude的提示词缓存功能，能降低超过2倍的延迟和高达90%的成本。对于大型知识库，上下文检索则提供了可扩展的解决方案。
推荐理由：Anthropic 把 RAG 检索失败率砍了 67%，方法不复杂但数据扎实，做知识库的开发者可以直接抄 cookbook 上手，是那种读完当天就能改进生产环境的实用帖。
Suno：Blog（网页）精选AI 评分5555 Audio Inputs——通过 Mikey Shulman（联合创始人兼 CEO）发布·2024 年 6 月 12 日，用任何声音创作一首歌 产品更新
Suno 发布 Audio Inputs 功能，所有 Pro 和 Premier 用户可上传或录制 6-60 秒的音频片段，通过“Extend”模式选择起始时间戳、设定风格，并可添加歌词来创作歌曲。社区创作者已用其提供自定义音频引子来设定氛围、节奏和乐器灵感。该功能会阻止受版权保护作品的上传，且所有包含人声的输入将保持私密并不可搜索。
推荐理由：Suno 把上传录音做歌的门槛降到极低，对音乐创作者和普通用户都友好，只是这已经是前年的更新，之后的同类功能可能更完善。
Eugene Yan：Writing精选AI 评分8282 Applied LLMs：一年 LLM 应用开发的经验总结
Eugene Yan 等六位作者发布长文 Applied LLMs，总结一年 LLM 应用开发经验，分战术、运营、战略三部分。战术层面涵盖 n-shot 与 CoT 提示词技巧、RAG 文档相关性、结构化输出工具 Instructor 和 Outlines、LLM-as-Judge 评测及幻觉防护；战略层面提出 PMF 之前不买 GPU、先提示词后微调、系统比模型更构成护城河等观点。
推荐理由：多位从业者基于一年真实开发经验总结提示词、RAG、评测到团队与战略的实践清单，读者可对照自己的 LLM 项目逐条借鉴。
Lilian Weng：Lil'Log（RSS）精选AI 评分5757 数据不足情况下的学习第二部分：主动学习
监督学习任务的性能依赖于高质量标注数据，但获取大量标注样本成本高昂。主动学习是一种在标注预算有限、但允许投入部分人工标注资源的条件下，应对标注数据不足的范式。其核心思路是智能地选择最具信息量的样本进行标注，以在有限预算内最大化模型性能的提升。该方法旨在解决当面临标注数据受限时，如何通过策略性采样来高效利用标注资源的问题。
推荐理由：这是 Lilian Weng 数据不足系列的第二篇，把主动学习的核心采样策略和实际权衡讲得很清楚，做数据标注和 ML 工程的同学值得复习一遍。
Lilian Weng：Lil'Log（RSS）精选AI 评分5757 进化策略
进化策略是一种在目标函数解析形式未知或无法直接计算梯度时，用于优化模型参数的黑箱优化算法。它作为随机梯度下降的替代方案，适用于多种优化场景。文章介绍了模拟退火、爬山法、Nelder-Mead方法等经典进化策略，并探讨了该方法在深度强化学习中的应用。通过评估目标函数值而非依赖梯度信息，进化策略为复杂优化问题提供了有效路径。
推荐理由：这篇五年前的进化策略入门，至今仍是理解黑箱优化的最佳起点，Lilian Weng的笔法清晰，做RL的朋友可以当字典翻。
Lilian Weng：Lil'Log（RSS）精选AI 评分5555 策略梯度算法
该文章系统梳理了策略梯度算法的发展脉络，深入解析其工作原理，并详细介绍了从基础到前沿的多种算法，包括PPO、SAC、TD3、IMPALA等主流方法。文章自2018年起持续更新，陆续新增了D4PG、SVPG、PPG等新算法，并补充了关于PPO的最新讨论。文中还提供了韩语及中文等多个语言版本的翻译，便于不同读者参考。
推荐理由：这篇是当年策略梯度方法的“圣经”级综述，现在看虽然有些过时，但想理解PPO、SAC的来龙去脉还得从这儿啃起。