开放科学，包括开放获取、开放数据、开放方法、预注册，在过去十年中从边缘倡议转变为大多数领域的主流期望。AI工具通过使开放科学的机制更便宜、更容易来加速这种转变。 预注册变得更容易 预注册（在收集数据之前注册你的研究问题和分析计划）防止了研究者自由度和发表偏倚。障碍一直是时间和精力，在没有数据的情况下
2026-04-18
多模态AI——处理文本和图像（以及越来越多的音频和视频）的模型——已经从研究新奇移动到生产能力。以下是2026年实际上可能的内容以及局限性。 当前模型能看到什么 截至2026年的前沿模型（Claude 3.5+、GPT-4o、Gemini Pro）可以以相当的能力处理图像。它们真正擅长的：准确详细
2026-04-17
AI编码工具已经从基本自动补全（GitHub Copilot，2021年）进步到可以接受任务描述、编写代码、运行测试并迭代的代理（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot Workspace）。以下是对什么发生了变化以及局限性是什么的诚实评估。 AI编码工具现在擅长什么
2026-04-15
AI代理是自大型语言模型突破以来AI中最重要的发展。以下是它们实际上是什么、使它们与聊天机器人不同的原因，以及为什么该领域在2025到2026年显著成熟。 什么使某物成为AI代理 聊天机器人接受输入，生成响应，然后停止。AI代理接受目标，决定采取什么行动来实现它，执行那些行动，观察结果，并继续行动
2026-04-12
自Meta于2023年发布Llama以来，开源AI模型生态系统已发展成为技术中最活跃的领域之一。以下是该领域的诚实现状——开源模型与专有模型竞争的地方以及它们仍然落后的地方。 主要模型系列 Meta Llama（3.1、3.2、3.3）：对LLM生态系统最重要的开源贡献。Llama 3.1 70B
2026-04-10
AI辅助代码审查现在是软件工程师AI使用中ROI最高的之一。以下是如何很好地使用它——以及需要避免的失败模式。 AI在代码审查中擅长什么 AI在代码审查的机械部分表现出色，这些部分人类觉得枯燥但重要：识别常见的错误模式（空指针解引用、差一错误、文件句柄或数据库连接未关闭的资源泄漏）、检查常见的安全
2026-04-09
自2023年以来，所有主要AI系统已变为多模态——能够处理不仅仅是文本，还有图像、音频、视频和文档。以下是这实际上能做什么，以及局限性仍在哪里。 图像理解 现代视觉-语言模型（GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet及以上、Gemini）可以：用自然语言描述和分析图像、回答关于图像内容的问
2026-04-06
自2023年以来，AI应用开发格局已经显著稳定。以下是做出能够持久的技术栈决策的实用指南。 模型层 对于LLM本身，决策归结为：托管API vs自托管开源。托管API（Anthropic Claude、OpenAI GPT-4o、Google Gemini）提供：无基础设施管理、高质量、简单API
2026-04-04
在过去三年里，AI工具对语言学习的改变比此前自录音以来的任何技术都要多。以下是对什么有效什么无效的诚实评估。 AI擅长的：对话练习 语言学习以前最大的障碍是获得对话练习的机会——你需要找一个母语人士、付费请家教，或加入语言交换项目。AI聊天机器人（Claude、ChatGPT）提供任何级别、任何语
2026-04-02
德国研究机构以其特有的审慎方式应对AI工具，谨慎地制定指南、建立正式批准流程和机构特定政策。了解你的机构在这个过程中的位置影响你可以使用哪些工具以及如何使用。 当前机构立场 马普学会：2023年发布了AI使用指南，并有内部工作组制定特定领域政策。总体立场是允许并披露，在出版物和基金申请中有适当透明度
2026-04-01
