2026年7月10日，开放原子技术沙龙·OpenTenBase城市行北京站于北京丽都皇冠假日酒店成功举办。本次活动由OpenAtomOpenTenBase社区与腾讯云联合主办，邀请6位来自数据库内核、AI智能体、企业运维一线的技术专家，围绕 ...

“见人说人话，见鬼说鬼话”，放在人身上叫高情商；放在 AI 身上，却意味着模型可能拥有完全不同的“性格”。 最近，不少 Claude 用户发现，同样的问题，换一个模型版本，甚至换一种语言，得到的回应都会截然不同。有人吐槽 Opus 4.7 爱“抬杠” ...

AI 辅助开发的关键不在 AI 本身的能力，而在于人为 AI 建立的约束体系——通过 Skills 技能包注入领域知识、AGENTS.md 沉淀项目规范、飞轮效应让错误只犯一次，将模糊目标转化为 AI 可精确执行的高质量指令，从提出需求到代码合入，甚至本篇分享也是AI生成。

引言：电子健康记录（EHR）支持临床护理和生物医学研究。自然语言处理（NLP）在EHR中的应用在提取临床见解方面显示出前景。然而，格式不一致、数据不平衡和过度简化的临床假设等局限性依然存在。方法：研究人员利用85,087份儿科EHR开发了一个基于NLP的三步预 引言：电子健康记录（EHR）支持临床护理和生物医学研究。自然语言处理（NLP）在EHR中的应用在提取临床见解方面显示出前景。然而，格式不一 ...

这本指南包含了我在学习过程中整理出的一些技巧和对漏洞的一些理解 这本指南仍在在编写完善中 ...

AI问数不是新概念，但2026年的关键问题是：这些工具到底能不能在生产环境落地？过去两年，大量企业试水AI问数，但真正跑通生产级闭环的寥寥无几。问题出在哪？本文以"企业落地"为评价标尺，从数据治理、分析深度、结果可信、组织沉淀、生态集成五个维度，对FineBINext、瓴羊Quick BI、阿里云Quick BI、观远BI、Power BI Copilot、网易有数BI六款工具做一次落地能力的深度 ...

这项由斯坦福大学与加州大学伯克利分校联合开展的研究，以arXiv预印本形式于2026年7月6日发布，编号为arXiv:2607.05391v1，参与机构还包括NVIDIA Research。感兴趣的读者可通过该编号在arXiv平台上查阅完整论文。 * ...

这项由斯坦福大学与加州大学伯克利分校联合开展的研究，以arXiv预印本形式于2026年7月6日发布，编号为arXiv:2607.05391v1，参与机构还包括NVIDIA Research。感兴趣的读者可通过该编号在arXiv平台上查阅完整论文。 **一、故事从一个根本性的困境开始** ...