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当模型一次能读取的内容装不下这些记录时，任务该怎样继续？ 这一篇就来理解上下文压缩。 如果你曾在 Pi、Claude Code 或 Codex 这类编程 Agent 中进行过一次很长的编程会话，那么你一定触发过压缩。本文将解释压缩的工作原理，以及 Pi 会在什么时候需要压缩。

昨天晚上 Anthropic 推出了 Claude mods，PI最近 1.0 更新也推出了 code mode，再加上 Codex 更新的插件系统和 DeepSeek harness 的一切皆插件。 似乎所有的这种超级 Agent 都在开发类似的功能，可以让用户自己往 Agent 上叠加功能的插件体系。 但是这几个的作用位置以及工作原理都不太一样。我跟Muse 讨论了一下，收集了信息，然后做了张图，让大家用更简单的方式去理解这 4 个产品，以及它们这套插件系统不同的能力。

又用 Opus 5.5 做了个科普动画：降噪耳机为什么能“用声音消掉声音”？ 人物建模确实不咋地，但讲原理、做动效是真有一手。把工作原理用动画演示出来，看着就好理解多了。 有点看《先看评测》的感觉了

✅ KAITO @KaitoAI 以前的嘴撸，现在回归的新方式也是获得了更多的人关注，另外我将展示AxisRobotics的分配计划获得，首先将分为两部分，一部分是介绍Kaito&Axis以及Axis创作者活动获得空投的方式（我们创作者能获得什么？） 另一部分的关键是如何获取更高的rank&Aurn，得分比 ✅以及一些私人的建议 整体背景：Kaito，Axis Robotics是什么？ Kaito AI（ AI 驱动信息与注意力平台， InfoFi 项目。它主要提供： - Kaito Pro：加密市场情报搜索与分析工具（类似加密版 Bloomberg） 官网有原生代币 $KAITO Kaito官方账户：@KaitoAI 官网有原生代币 $KAITO 这是一些关于kaito的官方链接🔗 Axis Robotics，官方账户：axisrobotics 🔗： Axis Robotics 定位为 Physical AI，主要是通过其官网的模拟遥控，让更多的人能够接触到和参与，通过简单的指令实验训练实现技能升级。 融资与团队 - 融资：2026年7月完成 1200万美元种子轮，Hack VC 领投，Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Ventures 等跟投。资金用于扩大贡献者网络与产品商业化。 - 团队：创始人/CEO Chris Feng（前 Chainbase COO，有咨询与 VC 背景）。核心成员来自 UC Berkeley、CMU、Georgia Tech、NTU、上海交大等顶尖院校的 AI/机器人研究者，加上有大规模消费级产品增长经验的运营人员。 🌟 Axis Content Creator Program（被称为 Physical AI 的 Katalyst）内容创作者活动 - 合作方：Axis Robotics × Kaito AI - 奖励：总供应的 0.25% $AXIS 代币，在 TGE（代币生成事件）时全部解锁发放 - 前 1–100 名：分享 0.10% - 101–500 名：分享 0.10% - Kaito 质押者：分享 0.05% - 活动时间，第一阶段是：2026 年 8 月 19 日开始，到 9 月 18 日 12:00 UTC结束 ⭐️如何参与到Axis Daily Tasks 首先我们要确认的的是，Axis并不是一款游戏，它跟gamefi没有任何的关系，也不是像一些人所说的，这是一个游戏，完成了就有奖励。 只能说你能把这个物理训练的过程当程一个游戏提升趣味性，但绝对不是简简单单的游戏 AI存在物理训练，模型，我们平时使用文字，对语言AI类工具或者其他AI发布的是指令，它们的工作方式是这样的： 创作者发布指令— AI工具接收，分析理解— 执行，训练— 反馈结果 而Axis不同的是，它把这个接收指令和训练的过程全权交给你，这个创作者或者使用工具的人去还原，让你更加熟悉其工作原理和为以后更好地去适应AI工具和准确度训练。 在All Tasks里面会显示当前可做的任务，我们可以根据难易去优先先做比较简单的获得积分 根据这几天的反馈，我们也能够了解到的是现在做的任务发布数量也越来越少了，做任何事情都需要提前规划，参与的人也越来越多，因此要获得更高的积分务必从简单的训练模型开始 ♥️ Tips — 在做任务的时候，我认为的是不应该盯着我能做多少个，而是要看“分数” 为什么要关注度在于分数上面，而不是通过量变改成质变？ 首先，我们不能不承认的是，对于我们这些并不完全了解AI训练模型的人来说，本身我们习惯了快捷化的指令给到AI，让其帮我们完成任务，而巧妙的是，我们并不能有那么快的学习方式，因此由简入难成了我刚刚说的第一个条件，我这里进阶推荐的是这个task，优选： Put xxxx into Microwave类别的任务，这个是练熟度，这类的任务本身不属于轻松，但更多的是它有重合的运动轨迹和方式，注意事项，要学会把任务打包，其实真的很多是可以作为分类在一块的 — 完成✅ 不等于 🟰 高分 本质上来说，你完成得越好，任务成功通过和分数才能越高，所以就像我说的，题海战术不适应于当前的环境，精炼和归纳才是最优的解决方式👍 注意‼️ Kaito邀请链接完成任务时需要任务签名的

逛 HN 的时候，看到了这一篇挺有价值的帖子，作者从 5 万多个书签里，整理出了自己心中的 S 级可视化教程。 在 AI 时代来临以前，大家会花费巨大的精力和时间去手敲写博客和教程 于是才有了下面这些非常优质的教程，AI 时代来临以后，还有人会做同样的事吗？ HN 原帖： 🎮 互动游戏 / 动手学习 从逻辑门开始造一颗 CPU 用游戏学习 Git 分支 用游戏学习 CSS Grid SQL 侦探游戏 另一个 SQL 解谜游戏 从零组装一个神经网络 机器人实时 3D 仿真 🧠 AI / 机器学习 交互式理解 Transformer 可视化理解 K-means 聚类 视觉 Transformer 图解 机器学习可视化入门 线性回归、逻辑回归与神经网络 神经网络的前向传播与反向传播 FAISS 向量检索原理 💻 编程 / 计算机基础 算法可视化 从零实现 React 从零“造”一块 NVIDIA GPU 一次请求如何从浏览器到达服务器 网络七层模型 限流算法 椭圆曲线密码学 🎨 图形学 / 游戏开发 颜色、屏幕、图形、渲染、着色器、编译器与解释器 用 Rust 和 Bevy 搭建 3D 编辑器 Vulkan 图形管线 碰撞检测、着色器、渲染与剔除 📐 数学 / 物理 交互式概率论 线性代数与向量 引力如何工作 ⚙️ 工程 / 硬件 内燃机工作原理 芯片制造流程

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史丹佛發布了一門免費課程，從內到外解釋 Claude 和 ChatGPT 的工作原理。 大多數人將潛力的 90% 白白浪費，而史丹佛在 1 小時 44 分鐘內傳授這項知識。

Claude Code 团队刚刚发布了一门关于使用 Fable 5 进行循环工程的免费课程： [00:00] —— Claude Code 的底层工作原理 [05 :01] —— 智能体循环机制解析 [16 :21 ] —— 99% 开发者忽略的功能：自动模式 [19 :00] —— 为什么语音优于打字 [32: 34] —— 使用草稿合并请求进行自动代码审查 [58: 39] —— 将 Fable 5 用于非编程工作 这门免费课程可以替代付费的 Claude Code 教程