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  1. 01

    Anthropic 团队透露 Claude Tag 承担 65% 产品工程 PR,系统提示词缩减 80%

    A Fireside Chat with Cat and Thariq from the Claude Code team

    Anthropic 的 Cat Wu 和 Thariq Shihipar 在炉边对话中透露,Claude Tag 现已承担 Claude Code 团队 65% 的产品工程 PR。Claude Code 系统提示词最近缩减了 80%,团队越来越多地依赖自动化代码审查处理产品"外层"变更。Fable 已能一次性完成大量功能实现,Thariq 还用它编辑了自己的产品发布视频。

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  2. 02

    OpenRouter 推出 Prompt Caching + Sticky Routing,降低多轮 Agent 调用成本

    The Cheapest Token Is a Cached One: Prompt Caching + Sticky Routing

    OpenRouter 通过 Prompt Caching 与 Sticky Routing 降低多轮 Agent 的 token 成本。缓存读取价格仅为正常输入的 0.1x-0.5x,其中 Claude Sonnet 4.6 缓存读取为 $0.30/M(正常 $3.00/M)。

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  3. 03

    Anthropic 如何保障AI原生软件开发生命周期的安全

    How Anthropic Secures Its AI-Native Software Development Lifecycle

    Anthropic副首席信息安全官Jason Clinton披露,其软件工程师每季度交付的代码量是2021-2025年平均水平的8倍,Claude编写了约80%合并入库的代码。安全团队通过安全左移、硬访问与身份边界、自动化与智能体审查结合、关键节点引入人工审核等策略,应对被入侵或提示注入的智能体引入恶意变更等威胁,同时不显著拖慢开发速度。

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  4. 04

    一个随机数就能识别AI模型身份:行为指纹技术可检测API中转站偷换模型

    AI说不出的随机数,成了鉴别套壳大模型最好的照妖镜。

    布拉格经济大学研究员托马什·布鲁克纳发现,通过让模型反复输出1到100的随机数,可生成独一无二的"行为指纹"。对165个模型各问30次后发现,GPT-4o偏爱42和37,Claude Sonnet 5疯狂输出47,Qwen3-Max则30次全部回答42。该方法仅需约120条请求即可识别模型身份,错误率约10.6%,为验证API是否被偷换模型提供了轻量级方案。

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  5. 05

    中国AI几乎追平美国,Kimi K3开源模型引发市场震荡

    China has all but caught up. The US is not going to "win" the AI war. Here's what we should do instead.

    中国公司月之暗面(Moonshot.AI)发布Kimi K3模型,性能与最佳美国模型相当,且为开源权重模型,用户可免费下载本地运行。受此消息影响,美国股市上周五下跌,OpenAI和Anthropic的商业模式及IPO前景受到严重质疑。美国在AI软件领域的护城河已不如预期,AI竞赛正演变为工业系统竞争。

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