全部动态
老哥 @thorstenball 说，以后写代码的活儿可能没了，因为模型能写900行零错误的代码，而人只能审查系统组合方式。现在写代码的“手艺”会消失，但“构建软件的手艺”更重要，比如理解业务问题。
朋友，LiveOverflow 分析了怎么用一张恶意 HEIF 图片攻击 OpenAI，挺有意思的，可以看看他们是怎么做的。
Datawhale 和 RadixArk 联合发起的开源课程，教你从零手搓 mini-sglang，最后能对照真实 SGLang 源码提 PR，适合想深入了解 LLM 推理引擎的人。
OpenRouter 新出的 Ori Eval 工具，能帮你量化评估不同模型，直接运行命令就能知道哪个模型最适合你的项目，比凭感觉选模型更靠谱。
AI工程师们关心的推理工程专题来了，有 Meta、OpenAI、Google 的最新实践和论文，还有 Superlinked、FriendliAI 等公司的分享，对想了解如何高效部署和优化 LLM 的人很有用。
教了700+工程师的Hamel Husain和sh_reya说，评估AI Agent要先手动读100条真实trace找失败模式，而不是先搭平台接LLM judge看分数。
斯坦福大学开设的「CS146S: The Modern Software Developer」课程下周正式开始，主讲老师公开了代码/作业的开源项目，课程为期十周，旨在教授人定义意图、Agent 执行、人与 Agent 共同评估和迭代的新工作流。
想了解生产级AI代理背后技术栈的朋友，可以关注这场由e2b、Fireworks和Braintrust联合举办的技术分享会，他们会在9月30日分享关于代码沙箱、模型服务速度和性能优化的经验。
朋友推荐：Coinbase 的 Evan Kormos 要讲政策驱动工作流里的智能体信任问题，挺实用的。
仅展示最近 2000 条内容，更早的内容请查阅 AI 日报存档