16.1 AI 在安全策略上看不见的几个盲区
一个「AI 帮我写了快捷登录——密钥进了 git 历史」的故事某创业团队——工程师 W 赶 demo——让 AI 实现「接入第三方支付的快捷登录」。AI 几分钟生成了一份能跑的代码：# payment_client.
先写好 eval 再调 Agent，这套评估驱动让我们少返工一大半
调 Agent 最容易陷进去的坑，是「凭感觉」。改一版 prompt，跑几个例子，感觉变好了，上线。过两天发现另一类输入崩了，再改 prompt，又感觉好了，又上线，结果之前修好的那类又退化了。来回拉锯，每次都靠手动点几个例子拍脑袋判断，根本不知道整体到底是变好还是变坏。
AutoDataBench：当AI开始给AI"喂饭"，它到底懂不懂食材好坏？
你有没有想过这样一个问题：如果让一个超级聪明的AI去帮另一个AI准备"学习资料"，它真的知道什么样的资料是好资料吗？这听起来有点绕。但其实这正是2026年一群研究者盯着的核心问题。他们发现，过去评价AI研究能力的那些测试，其实都测错了方向。
Python输出函数讲义
一、为什么需要"输出"写程序的目的，是让电脑帮我们做事，然后把结果展示给我们看。比如你算了一道题，算出来了，但屏幕上什么都不显示，你不知道答案是什么——这就没意义了。print() 就是让程序把内容显示在屏幕上的工具。
4个月RSI从0训练，田渊栋创业首个模型来了：MacBook Pro可跑，已开源
搭配优化后的推理引擎，Flint在MacBook Pro上能跑至少125 tokens/s，RTX Spark上则超过150 tokens/s。
LangChain CEO：Eval是新的PRD
## Agent的三层解剖图：模型、马具与上下文Modal Runtime 2026大会的舞台上，LangChain联合创始人兼CEO Harrison Chase的演讲开场先做了一件看似朴素、实则奠基的事——给「Agent」下一个可操作的定义。
🐍 Python 数据输入方法讲义
1. 什么是“数据输入”程序就像一个“听话的小助手”。到目前为止，你可能只让它输出（用 print() 把结果显示出来）。但真正有用的程序，还要能输入——也就是“听”用户从键盘打字，把数据收进来再处理。