CLAUDE关键词检索结果

论公平的价格:托马斯·阿奎那和亚当·斯密之间的对话

On the Just Price: A dialogue imagined between Thomas Aquinas and Adam Smith

我让 AI 程序 Claude 写了这个对话。该图像由 Gemini 生成。托马斯·阿奎那是 13 世纪的哲学家和神学家。他在他的著作《神学大全》中写到了这个概念。讨论之后有关于这个概念的背景链接。阿奎那:史密斯大师,我知道您对贸易和交换进行了研究,就像我曾经以自己的小方式所做的那样,尽管完全是在不同的椅子上进行的。那么,让我从我在《Summa》中苦苦思索的一个概念开始——justum pretium,即公正的价格。 史密斯:托马斯弟兄,在我提出我的观点之前,我很高兴听到用你自己的话说清楚。 阿奎那:很好。当人们交换物品时,仅仅发生交换是不够的。一种良性的交换必须是公正的——正如我在亚里士多德

如何在没有强大计算机的情况下运行 10 多个 Claude 代码会话

How to Run 10+ Claude Code Sessions Without a Powerful Computer

了解如何在家里无需昂贵、强大的硬件的情况下运行大量并行编码代理这篇文章《如何在没有强大计算机的情况下运行 10 多个 Claude 代码会话》首先出现在《走向数据科学》上。

AI 代理在短短 11 天内将费马最后定理正式化

Fermat’s last theorem formalised by AI agents in just 11 days

将费马大定理的证明转换为计算机可以检查的代码预计需要数年时间。 Anthropic 的 Claude AI 在不到两周的时间内完成了它

2026 年最好的 Claude 数据科学工具是什么?

What Are the Best Claude Data Science Tools 2026?

2026 年最好的 Claude 数据科学工具包括用于自动数据清理的 Claude Data Wrangler Pro、用于快速探索性分析的 Anthropic Auto-EDA 引擎以及用于高级脚本编写的 Claude Python Co-Pilot。其他重要工具包括用于优化数据库查询的 Anthropic SQL Whisperer、用于算法治理的 Claude ML Model Validator 以及用于执行报告的 Narrative Data Storyteller。这些人工智能工具可实现工作流程自动化并加速预测建模。 Neon AI Analytics Workspace2026

使用 Amazon Bedrock AgentCore 的 AI 驱动开发生命周期

AI-driven development lifecycle using Amazon Bedrock AgentCore

采用人工智能驱动开发生命周期 (AI-DLC) 的工程团队通常很难将概念转化为工作代码。本文将介绍 Amazon Bedrock AgentCore、Kiro 和 Claude Code 上的两个参考实现:一个 SQL 到 ER 图表生成器和一个将 AI-DLC 构建阶段付诸实践的多代理代码安全分析器。

用户故事在暗代码工厂中的实际成本是多少

What a User Story Actually Costs in a Dark Code Factory

在 2026 年 3 月到 7 月期间,我构建了一个包含 861,601 行代码的生产应用程序。这包括 105 天内的 696 个用户故事和 779 个合并拉取请求,但我无法告诉你它的成本是多少。驱动 Claude Code 的自主 SDLC 框架的第一个版本完成了这项工作。那一代人没有记录使用情况,[...]

536 美元和 8 小时:AI 学会攻击不同的 PLC

$536 and 8 Hours: AI Learns to Attack a Different PLC

专家让 Claude 移植了一个 PLC 漏洞,但花费了 536 美元和 8 个小时,而且后来人工智能生成的有效负载意外损坏了硬件。 Forescout 研究人员刚刚回答了一个困扰工业安全一段时间的问题:人工智能是否真的可以将一个可用的漏洞从一个 PLC 移植到另一个模型,而无需 [...]

介绍 AWS 上的 Claude Fable 5.1

Introducing Claude Fable 5.1 on AWS

Claude Fable 5.1 现已在 AWS 上的 Amazon Bedrock 和 Claude Platform 上提供。本文介绍了 Claude Fable 5.1 的改进、将数据保存在您控制的云环境中的企业前沿保障措施,以及如何开始在 Amazon Bedrock 上使用模型进行构建。

2026 年每个数据科学家需要的 4 项 Claude 技能

4 Claude Skills Every Data Scientist Needs in 2026

如果您不想落后,今天就值得在您的工作流程中添加四项技能2026 年每位数据科学家需要的 4 项克劳德技能一文首先出现在《迈向数据科学》上。

为什么 Claude 代码时间估计很差

Why Claude Code Time Estimates Are Poor

成为 LLM 编程的更好沟通者为什么 Claude 代码时间估计很差的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

何时使用 Claude 代码以及何时使用 Codex

When to Use Claude Code and When to Use Codex

了解哪种编码代理最好 何时使用 Claude Code 和何时使用 Codex 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

如何使用Claude Code高效解决100多个任务

How to Effectively Solve 100+ Tasks with Claude Code

更有效地与你的编码代理协作。

Anthropic的Claude和Cowork现在会记住你的信息——除非你选择退出

Anthropic's Claude and Cowork will share memories about you now - unless you opt out

Anthropic正在合并Claude聊天和Cowork记忆功能,这引发了关于AI记忆内容的隐私问题,以及这种权衡是否值得。

生成式人工智能用户的条款和条件概述了一个新的法律框架,该框架使美国消费者面临风险

Terms and conditions for generative AI users outline a new legal framework that puts U.S. consumers at risk

要点概述 生成式 AI(或 genAI)是人工智能的一种形式,可根据提示生成内容,并包括大型语言模型聊天机器人,例如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Anthropic 的 Claude。通常,该技术的用户会向这些产品提供输入以进行分析或操作,例如书面材料、数据或图像。 […]生成人工智能用户的条款和条件概述了一个新的法律框架,该框架使美国消费者面临风险,该框架首先出现在公平增长上。

如何有效地将您的意图与 Claude 代码保持一致

How to Effectively Align Your Intent with Claude Code

提高您对 Claude Code 的熟练程度。如何有效地使您的意图与 Claude Code 保持一致的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

Claude 致教师:如何开始(以及在课堂上使用它的 8 种方法)

Claude for Teachers: How to get started (plus 8 ways to use it in class)

2022年11月OpenAI发布ChatGPT时,那是大家都在谈论的AI助手。 (至少在我们意识到它存在之后……并且一旦我们能够记住字母“GPT”。)然后是 Google Bard(现在称为 Gemini)……和 Microsoft Bing(现在称为 Copilot)。 OpenAI 是新的 […]Claude for Teachers:如何开始(以及在课堂上使用它的 8 种方法)一文首先出现在 Ditch That Textbook 上。

使用 Amazon Bedrock 实施矢量提示文档分类

Implement vector-prompt document classification using Amazon Bedrock

了解如何使用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock 上构建多代理文档分类解决方案。三个专业代理将文本分析与 Claude Haiku 4.5 结合起来,将视觉相似性搜索与 Amazon Titan Multimodal Embeddings 相结合,以准确地对保单和宣誓书等保险文件进行分类。

我们仍然不知道人们如何真正使用人工智能

We still don’t know how people are really using AI

人工智能研究人员表示,Anthropic 和 OpenAI 等人工智能公司定期发布有关人们如何使用 Claude 和 ChatGPT 等产品的报告,但他们只发布他们希望我们看到的数据。斯坦福可信赖人工智能研究中心的计算机科学博士生安卡·鲁埃尔 (Anka Reuel) 表示:“没有独立来源证实这一点。”