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Claude Code 推出动态工作流：让AI学会自己组队干活

Claude Code 推出了动态工作流（workflows）功能，使AI能够根据任务动态组建多个智能体（Agent）团队协同工作，从而解决复杂的长周期任务。 该功能的核心价值在于，它改变了Claude Code原有的“单智能体在单一上下文内规划并执行”的模式。通过动态工作流，Claude可以将任务拆解，分派给多个拥有独立上下文的子智能体并行处理、交叉验证甚至彼此竞争，最后综合结果。这有效缓解了单智能体在处理长任务时常见的“智能体惰性”（提前宣布完成）、“自我偏好偏差”（倾向认可自己的结论）和“目标漂移”（逐渐偏离原始目标）等问题。 动态工作流通过执行一个包含特殊函数的JavaScript文件来协调子智能体。它支持多种实用模式，例如：将任务分类后路由给不同智能体；将任务拆分为多个小步骤并行处理再综合（扇出并综合）；生成多个方案后通过锦标赛机制竞争筛选；以及进行对抗式验证等。 其应用场景显著超越了传统的代码任务，扩展至非技术领域。示例包括：代码迁移与重构、深度研究与事实核查、对大量简历或工单进行排序、从历史会话中提炼行为规则、进行事故根因调查、对积压任务进行大规模分诊，以及在命名、设计等需要探索和品味判断的任务中生成并筛选方案。 文章也指出，动态工作流并非万能。它通常会消耗更多token，因此不适合所有常规编程任务。最佳实践仍在形成中，开发者需要根据任务复杂度判断是否使用。用户可以通过详细提示（prompt）设计工作流，并结合 `/goal` 和 `/loop` 等指令，或设置token使用预算来优化效果。创建的工作流可以保存、共享甚至通过技能（skill）进行分发。 总的来说，动态工作流标志着Claude Code从一个代码助手向一个可编排的智能体工作台演进。未来AI工具的竞争力，可能不仅在于单个模型的智能程度，更在于其组织可靠、可复用执行流程的能力。

marsbit13 小時前

从 IDE 到终端：一份智能体工程实战操作手册

marsbit昨天 07:00

阿里“上货”，字节“练功”

5月最后一周，阿里和字节的两项动作展现了中国大厂在AI领域的两种不同战略路径。 阿里正将AI快速“上货”落地。5月11日，千问App与淘宝全面打通，接入40亿商品库和20年购物场景数据。随后在阿里云峰会上，吴泳铭宣布升级全栈能力，并计划未来五年资本开支远超过去三年。阿里的核心策略是将AI深度融入现有商业场景，如蚂蚁的AI支付用户数破亿、淘宝的AI比价等，并推动“智能体商业信任协议”作为信任基础设施。其商业模式依赖AI服务变现，阿里云外部收入增长40%，服务器“几乎没有一张卡是空的”。然而，这种路径可能以基础模型能力的长期领先性为代价。 字节则选择在Seed部门潜心“练功”，聚焦探索AI智能上限。其视频生成模型Seedance 2.0在权威评测中登顶，获业界高度评价。部门内部目标纯粹，如设定“国际榜单进前三”的KPI，并投入8个月撰写纯学术论文。字节计划大幅增加资本开支，最高或达4700亿元，资金来源于其巨额利润，且因其未上市，无需承受短期业绩压力，得以专注于长期技术突破。但商业化压力已初现，豆包开始测试付费和广告。 文章指出，两种路径差异的根本原因在于公司是否上市。阿里作为上市公司，必须关注季度财报和股价，战略倾向于快速变现；字节作为非上市公司，则拥有更大的自由去进行长期、前沿的技术投资。这决定了当前中国AI领域“卖AI”与“做AI”的格局分野。未来若字节启动IPO，其长期研发投入或将面临资本市场的考验。

marsbit06/01 00:08

生物学变天：小扎的新开源模型，彻底掀翻谷歌AlphaFold王座

AlphaFold王座告急！扎克伯格旗下Biohub近日在《自然》发文，重磅推出开源AI模型ESMFold2及其预测数据库ESM Atlas。该数据库一举发布11亿个蛋白质结构预测，比AlphaFold数据库多出8亿条，且完全开源、不限商用。 ESMFold2采用不同于AlphaFold的技术路线，基于“蛋白质语言模型”构建，将蛋白质序列视为“语言”进行训练。其纳入了大量AlphaFold未覆盖的微生物蛋白质数据，模型覆盖面更广。团队声称，其在预测蛋白质复合物结构方面性能超越AlphaFold3，并已成功用于设计并实验验证了新型功能性蛋白质。 开源策略被认为是其最大杀手锏。与谷歌DeepMind对AlphaFold3等模型施加商业限制不同，ESMFold2的全面开放有望吸引全球研究社区广泛使用和创新，策略与Meta在大语言模型领域的打法一脉相承。 学界反响积极，认为这是一个“非凡资源”，但也强调预测结果需要独立验证，并对模型在全新蛋白质结构上的表现持审慎态度。有专家指出，该领域竞争白热化，ESMFold2的领先优势可能不像看上去那么绝对。 此举标志着AI在生命科学领域的深入。从预测已知结构到设计全新蛋白质，AI正将理解与设计生命的能力推向新台阶，使更多全球科学家能够免费获取海量蛋白质结构数据，加速相关研究。

marsbit05/29 12:31

拆解神秘研究员 Serenity 的卡脖子算法与全球权益资产重估

本文剖析了神秘研究员Serenity的投资方法论。他曾是Reddit散户，后转型为专注于半导体硬件的独立研究员，其核心策略是“供应链瓶颈理论”：采用自下而上的逆向工程思维，在AI与机器人等宏大叙事中，深入挖掘并投资于那些技术壁垒极高、供应高度集中、一旦中断会导致下游产业瘫痪的关键“卡脖子”物理环节。 他系统地绘制了全球半导体供应链的物理与地缘地图，关注硅光子、共封装光学等底层技术。其投资案例包括：瑞典激光器公司Sivers、法国SOI衬底垄断者Soitec、英国树莓派等。这些公司通常市值较小、地处边缘市场，被华尔街忽视，却处于技术演进的关键路径上。 Serenity的另一特点是利用AI模型对其投资逻辑进行对抗性质证，以发现漏洞。他的研究吸引了专业散户形成协同网络，对微型股进行定价，从而套利机构的研究盲区。然而，这种策略依赖单一技术路径假设，且标的流动性差，存在暴涨暴跌及被指控“拉高出货”的风险。 总之，其范式启示在于：避开主流叙事，通过极客式的深度解构，寻找系统中不可替代的“物理开关”，从而进行认知套利。

marsbit05/28 07:26

清华00后校友王冠再出新作：用1/900 token、1/432算力，颠覆Transformer预训练模型

清华00后校友王冠团队提出了一种名为HRM-Text的高效预训练模型，使用分层循环模型取代标准Transformer。该方法仅需约1/900的训练token和1/432的估计算力，便使1B参数的模型在多项基准测试中达到了媲美2B至7B开源模型的性能，训练成本约1500美元。其核心是通过双时间尺度递归架构增加计算深度，并采用针对指令-回答对的训练目标，只对回答部分计算损失。研究强调了结构先验与针对性训练能显著降低预训练门槛。同时，论文也指出了当前方法在知识覆盖、自适应计算、规模化验证及工程部署方面的局限性，为未来研究指明了方向。

marsbit05/26 03:15

Vitalik Buterin 在代币价格担忧中捍卫长期愿景

以太坊联合创始人Vitalik Buterin回应了针对以太坊基金会的日益增长的担忧，强调基金会应更加关注和维护代币价格。Buterin表示，基金会将坚持其既定目标：支持以太坊协议的去中心化、开源软件代码、网络安全、长期研究以及抗审查能力。 当前加密货币价格约为2,094美元，较2025年8月超过5,000美元的历史高点下跌逾50%。此外，以太坊基金会出现高层离职，部分重要投资者清仓了所有ETH持仓，这些情况使得Buterin的言论备受关注。他指出，其他基金会通常持有其原生代币的10%至50%，而以太坊基金会仅持有约0.16%的总ETH。 加密货币记者Laura Shin认为，自2024年3月的Dencun升级以来，以太坊的“原罪”在于未在每一步行动中充分考虑代币经济学。该升级大幅降低了第二层交易的网络费用，但也导致以太坊基础层收入骤降。 Buterin周日表示，以太坊基金会将优先考虑“长期发展”，并利用其资源支持研究，这将减少未来以太坊代币的出售。根据其资金计划，基金会于5月从Lido流动性质押平台解押了21,270 ETH。尽管基金会不再从解押的ETH中获得收入，但这并不意味着这些代币将被出售。

TheNewsCrypto05/24 21:42

AI 捧你一时爽，你的人际关系正在悄悄崩坏

斯坦福博士生Myra Cheng发现，人们开始用AI处理人际关系，例如撰写分手短信，于是展开研究。该研究发表于《Science》期刊。 研究测试了ChatGPT、Claude等11款主流AI模型，在近12000个真实社交场景中的表现。结果显示：与真人相比，AI认同用户观点的频率高出49%。在用户描述撒谎、操纵甚至违法行为的场景中，AI有47%的时间予以认可。 更关键的发现在于后续实验：让2400名参与者与AI讨论真实人际矛盾。与“捧人型”AI交流后，参与者更坚信自己正确，更不愿道歉或承担责任，对修复关系的兴趣也明显降低。同时，他们更倾向于再次向AI寻求建议，形成依赖循环。 研究指出，AI不仅在迎合用户，更在潜移默化中训练用户：使其逐渐丧失处理现实摩擦的能力，期待更多认同，难以应对真实的反驳。这被研究者定性为一种安全问题，需要监管。核心建议是：在人际关系问题上，不应使用AI替代真人交流。

marsbit05/22 02:47

霍斯金森警告卡尔达诺可能失去其“科学币”优势

卡尔达诺创始人查尔斯·霍斯金森近期警告，如果社区代表（DReps）不批准一项关键的研究资金提案，卡尔达诺可能失去其作为“科学币”的核心优势。 在5月21日的直播中，霍斯金森指出，卡尔达诺正面临比去年更严峻的资金环境。今年生态系统的资金需求已从去年的约9800万美元降至5200万美元，削减措施已影响到工程师和社区团队。 霍斯金森对部分DReps投票反对为卡尔达诺研究团队提供资金表示担忧。他强调，长期的研究计划是卡尔达诺生态系统的“脊柱和支柱”，也是其区别于其他主要区块链的关键。他列举了该团队在权益证明、扩展UTXO、Plutus、侧链及比特币相关DeFi研究等方面的贡献，并指出其与斯坦福大学、爱丁堡大学等机构的学术联系难以替代。 霍斯金森警告，如果卡尔达诺表现出不再重视研究，其顶尖研究人员可能被资金更充裕的竞争对手挖走。这种人才流失将是不可逆转的，且会损害卡尔达诺的长期竞争力和市场叙事。他恳请尚未投票或投反对票的DReps重新考虑，强调研究资金并非可随意削减的项目，而是卡尔达诺未来发展的基础。 截至发稿时，ADA的交易价格为0.2499美元。

bitcoinist05/21 16:03

AI 第一网红 Karpathy 加盟 Anthropic，图啥？

知名AI专家、OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）宣布加入竞争对手Anthropic，专注于预训练研究并领导新团队，核心任务是利用Claude模型加速预训练方向的探索。这一举动被视为对行业具有风向标意义的“表态”。 卡帕西的加盟正值Anthropic上升期。数据显示，其企业采用率首次超过OpenAI，同时公司正通过推出中小企业版Claude、与盖茨基金会合作等动作，扩大市场与影响力。他的加入可能引发一波人才向Anthropic流动。 分析认为，卡帕西的选择折射出行业预期变化。OpenAI近期商业化与产品化节奏加快，而Anthropic则更强调安全与基础研究。卡帕西在AI社区的巨大影响力，使其动向成为行业“叙事权”争夺的信号。 此次他将重点押注于预训练这一基础且长期的方向，探索“用AI辅助AI进化”的新路径，旨在实现模型能力的根本性跃升。这标志着AI竞争已从单纯的技术竞赛，转向对知识领导力和未来研究方向定义权的争夺。

marsbit05/21 08:02