🎓 20岁｜UNNC大三｜CSAI（计算机与人工智能） 🛠️ 和AI一起写代码、做科研，把新工具和具体做法分享给你。 🍎 苹果理论（教父）：Simple & Healthy
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Claude 连量子电路都开始改了。Anthropic 新公布的研究里，它跑了 53 小时，找到了一套新设计，其中一个方案把一种关键量子门的数量降到了此前对比方案的约 1/17。
这里对比的是此前最省量子比特的方案。新方案多用了约 12% 的量子比特，换来了大幅减少的 Toffoli 门。可以把这些门理解成计算要执行的基本操作，减少它们，就有机会降低计算开销。
研究团队的做法也挺具体：给 Claude 写清楚任务，让一个独立程序检查答案对不对、用了多少资源，再把结果交回去继续改。这个 53 小时的任务里，人还给过少量方向提示，并非全程放手。
不过，这是量子电路设计和资源估算的研究结果，还不能说现实里的量子电脑已经快了 17 倍。让 AI 提方案，再用外部程序验算，这套配合方式倒是很值得看看。
anthropic.com/research/desig…
今天凌晨出了个新模型 Glimpse，主打看图、看视频。它有个挺直观的做法：分析到一半，可以重新放大画面，或者回到某一小段视频再看一遍。
官方给了个例子：两只鸟起飞时，镜头跟着一晃，模型需要判断这里到底切了镜头，还是摄影机在转动。它把那不到一秒的片段倒回去，多取几帧仔细看，再根据中间画面确认是连续转镜头。
还有个数小狗的演示，会给每只小狗编号。镜头转开再转回来，还是沿用原来的编号，避免把同一只反复数进去。
模型来自 Elorian，目前还是研究预览版，官网有聊天体验入口，也提供 API。做视频标注、数目标或者查动作细节的，可以关注一下这些官方演示。
新 Roadster 这次连单座版都做出来了，名字直接叫 Rocket。特斯拉今天上午公布的配置里，明确写了：它能飞。
这个版本在车身四周装了冷气推进器，可以向前、向上加速，还能控制空中的转动。另外还有一套风扇吸地系统，通过抽走车底空气增加下压力，帮助车在地面上抓得更牢。
官方给 Rocket 标的 0–60 mph（约 97 km/h）加速时间不到 0.59 秒。另外两个版本 Performance 和 Thrust 都是双座，分别标了不到 1.6 秒和 0.9 秒。
不过，会飞的 Rocket 版是邀请制，官网也注明了未获准在公共道路使用。想开着它堵车时直接飞走，目前还不行，先看官方演示过过瘾吧。
我建议所有玩游戏的人都应该尝试运营一个X账号，运营X跟游戏没两样，涨粉和曝光就是正反馈，跟打怪升级或经营家园一样，很有成就感，而且也有成瘾性。
我现在一忙就必须要强迫自己停止打开X，这东西真容易上瘾🥵
OpenCode 最近公布了 2.0，昨天又更新到了 2.0.28。里面的 Code Mode 挺有意思：让 AI 写一段 JavaScript，把多个工具调用和结果处理放在一起做。
官方给的例子是同时读取 package.json 和 README，再整理出相关的启动信息。中间结果可以先在代码里处理，只把需要的部分返回给模型，不用把读到的东西全塞进上下文。
对于要翻很多文件的任务，这个思路可以关注一下。至于实际能快多少、省多少 token，还是得看具体任务，光看功能介绍还不好说。
另外，用着旧版插件的朋友升级前看一下迁移说明，1.x 的插件不能直接在 2.0 里用。
wc这也太屌了！Opus5.5别再馋我了😭
花费16天，我用 Opus 5.5 将小王子的故事制作成了3D剧情游戏
结合Tripo+Blender，Opus 5.5 将小王子故事中的每一个星球变成了可探索的3D场景
希望大家能支持一手，后续会开源整个游戏，以及详细制作流程
Welcome to The Little Prince: Across the Stars✨：littleprince.dev/
好久没听见办公软件AI的声音了，昨晚 ONLYOFFICE 发布了桌面版 10.0，现在支持直接将一份文档转成ppt，并补上演讲备注。
除了文档转ppt，官方还列了表格数据清洗、检查公式错误、生成透视表和图表等功能，虽然对我而言基本用不到。
就文档转ppt而言我觉得还是可以试试体验一下的，以前也有，但是毕竟这是最新的嘛。
模型可以用claude、deepseek等或本地模型。
#ONLYOFFICE Desktop Editors 10.0 is here 🆕
🔹 Redesigned start window
🔹 Odoo as a new cloud provider
🔹 AI Chat + AI Tools in one optional module
🔹 And more
Details 👉 onlyo.co/47QU70o
Download👉 onlyoffice.com/download-desk…
TCP 三次握手，被 AI 做成了两座小站之间来回送信的索道。SYN、SYN-ACK、ACK 沿着索道传过去，旁边还能看到两端的连接状态。
项目叫 Anatomy，是开发者 Ryan 做的开源 skill。作者还用一个小书架解释 LRU 缓存：架子上只能放四本书，最近用过的放左边，要腾位置时就把最右边那本放回去。
你给它一个想解释的概念，它会把这个过程做成可以操作的图，输出 SVG、HTML 等代码，后面还能接着改。最近更新的 1.1 版还支持把作品分享到社区图库，也能在 OpenCode 和 Codex 里用。
想自己做一张，作者给了这个例子。安装 skill 后，在 Claude Code 里输入：
/anatomy explain how an LRU cache evicts entries, interactive
不过，生成自己的图得留点时间。作者给普通图的预算是 30–90 分钟，复杂的要更久，生成后也还得检查。
我还没用它生成自己的图，先把现成演示放这，浏览器打开就能玩。
LRU 缓存：skills.wheresryan.sh/anatomy…
项目：github.com/wheresryan22/anat…
32GB 内存的笔记本，跑起了 80B 模型，生成速度 24 token/s。
模型文件有 48.4GB，比内存还大。
项目叫 Janas，跑的是 Qwen3-Next-80B-A3B。数字来自作者自己的测试。
它利用了 MoE 模型每次只调用部分专家的特点：权重放在 SSD 上，用到哪部分就读哪部分，常用的留在内存里。这样就不用一次把所有专家都塞进内存。
不过，硬盘速度也得跟上。作者用的是 Core Ultra 9 185H＋核显，NVMe SSD 读取约 5.7GB/s。这组速度是在他那台机器上测出来的，换台电脑还得再看。
10 月 12 日刚加了 Windows 支持，项目目前还在实验阶段。
我还没实测，先把项目贴出来。有类似配置、已经跑过的朋友，可以聊聊实际速度。
项目：github.com/prabanta-dev/jana…
给AI写代码任务时，有一项特别值得写清楚：怎样才算做完。
拿“帮我清洗一份CSV”举例，可以直接这样描述需求：
1. 输入
读取input.csv，必须包含id和value两列。缺少必要列就报错，保留原文件。
2. 输出
合法行写入clean.csv，异常行写入errors.csv，并保留原始行号和错误原因。
3. 异常处理
id不能为空，value必须能解析为有限数字。空值不能自动补成0；0本身是有效数据。
4. 验收
输入数据行数＝合法行数＋异常行数。每一行都有去向，不悄悄丢数据。
5. 修改范围
保留额外列和合法行的原始顺序，不自动去重、不新增业务规则。遇到未说明的情况，先列出来。
再给它三个最小验收样例：
A,0 → 保留。
B,空值 → 记录异常。
C,abc → 记录异常。
代码生成后，用这些样例检查，再拿一小份真实数据核对输出。
这个写法也可以用在批量改文件、调用接口、处理实验数据上：
输入是什么？输出是什么？异常怎么处理？怎样检查？哪些地方可以改？
把这些写清楚，你就有了检查AI输出的依据。
132万曝光，记录了64个新增关注。
3.98万曝光，记录了53个新增关注。
这是陈大黄公开数据里的两个样本：前者是插件更新演示，后者是信息源清单。
曝光相差约33倍，记录的新增关注却很接近。
这提醒我，复盘X内容时，可以把两个问题分开：
“多少人看到了？”
“读者为什么愿意继续关注？”
对刚起步的账号，我准备这样做：
1. 每条内容先定一个目标。
是让更多人认识我，还是交付一份具体帮助？先确定目标，再选择复盘指标。
2. 记录曝光之外的信号。
有人追问步骤、收藏资料、反馈实际使用，都值得记下来。这些不等于涨粉，却能提示读者需要什么。
3. 沿着真实需求做下一篇。
清单有人问如何选择，就补选择标准；有人问怎么操作，就实际验证后补步骤。让每次更新都有新的用途。
4. 固定时间看数据。
发布后约24小时、72小时各记录一次。后台能看到逐帖新增关注就记录，看不到就留空，不把当天总涨粉都算到某一篇头上。
曝光告诉我内容被看见了多少次，具体反馈帮助我决定下一篇写什么。
这些数字是仓库快照中的逐帖字段，帖子年龄和分发背景不同，不能据此判断某类内容必胜。