最近，AI大神 Andrej Karpathy 开源了AI 自主进化的科研循环系统 autoresearch ，能够让 AI 智能体自己读指令、改代码、跑实验、评测结果、保留进步、丢弃失败，循环往复一整夜。让研究者们能够从重复的机械性工作中解放，专注于更具创造性的科研思考。这个项目上线数小时，X 平台发布帖浏览量破百万，GitHub 仓库目前已斩获 26.5k Stars，被不少开发者视为 AI ...

大家好，欢迎来到 Crossin 的编程教室。很多读者问过我同一个问题：“Crossin，我 Python 基础学完了，也刷了几本入门教程，接下来应该怎么进阶？”这个问题很常见，也很真实。有人写了两年多代码，业务、爬虫、数据处理都上手，可一翻 ...

每次实验的预算被固定为5分钟，无论使用何种GPU，AI如何修改代码，每次实验都能在相同时间内完成。这样的设计不仅确保了实验的可比性，还让不同的模型、batch size和优化器之间的效果一目了然。

高德纳此前已经解决了 m=3 的基础情况，并将其作为书中的一道练习题。他的朋友 Filip Stappers 随后通过实验发现了 4≦ m≦16 的解，这使得所需分解法存在的可能性极高。为了寻找通解，Stappers 将这个问题原封不动地交给了 Claude 处理。

简单来说，它是一个集成在 Firefox 侧边栏里的小型编程工具。它的核心理念是为 Web 提供“最终用户编程（End-user programming）”。它提供了一系列像 enter（输入）和 click（点击）这样的宏命令。你可以输入 ...

前沿 AI 研究曾经是由「肉身计算机」完成的：人们在吃饭、睡觉、娱乐之间抽时间做研究，并且偶尔通过一种名为「组会」的仪式，用声波互联（也就是交谈）来同步信息。那个时代已经一去不复返了。 如今，研究已经完全成为运行在天空中巨型计算集群上的自治 AI ...

在12小时不间断运行中，AI代理完成了110次代码提交，将模型验证损失从0.862降至0.858。这个看似微小的进步背后，是系统严格执行的优化规则：任何改进必须同时满足损失降低或训练加速的条件。某次提交虽成功降低损失，但因训练时间延长0.7秒被自动回滚，彰显出AI代理对优化目标的精准把控。

88岁的图灵奖得主、计算机科学奠基人Donald Knuth（高德纳）最近发文，惊呼Shock! Shock!。 在他的短文《Claude’s Cycles》中，他记录了一件难以置信的事： ...

基于django构建的开源商城模块,可以快速的应用到自己的项目当中，使得自己的项目可以快速的拥有一个商城模块，使用简单，没有过多的依赖第三方包，非常的轻量，只使用了django+pyecharts+pillow+drf等一些基础的模块库，并实现了商城后台所需要的基本数据分析 ...

领英近期发布的一份报告显示，沟通能力、领导力及人员管理能力已经成为当今劳动力市场最抢手的技能。