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这和“我只是用AI辅助写代码”完全不是一个层级的变化，而是一种跃迁式的升级——从增强个人生产力，变成真正意义上的端到端构建与交付。
Lovart是一个很好的AI产品，不仅是它能让你便宜用Nano banana🍌，更重要的是……好吧我编不下去了，Lovart的主要优点就是便宜用Nano banana，功能主要是🍌中转站。
当 AI 学会「不直接给答案」
过去一年，具身智能领域迎来了爆发式增长。从后空翻到托马斯回旋，从整理衣物到冲泡咖啡……各类令人惊艳的机器人演示视频层出不穷。
OpenAI刚推出的GPT-5.4 mini，Day0就已经被嫌弃了。
从观测时间序列数据中准确识别因果关系，是生命科学、地球科学、经济学以及人工智能等诸多领域的核心科学问题。尤其在复杂生物系统中，基因、蛋白质和代谢物之间高度耦合，并常常受到大量不可观测因素的干扰——这些「隐形混杂」无法被直接测量，却会严重误导因果推断结果，产生虚假的因果关联。
大多数人不是不想学习，而是学了留不住、坚持不下去。
2025 年 1 月，特朗普在白宫亲自站台，宣布了一个号称“史上最大 AI 基础设施项目”的宏伟计划。OpenAI 联合软银、甲骨文和阿布扎比主权基金 MGX，组建了一家名为 Stargate LLC 的合资公司，承诺在四年内向美国 AI 基础设施投入 5,000 亿美元。
今天， Anthropic 的 Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar 在 X 上发布了一篇Skills的深度经验分享，帖子在AI/科技圈迅速引发热议。
模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层，在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求，我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和