研究团队表示，三款模型基于相同的基础训练数据集，高一致率的结果符合预期。真正具备研究价值的是模型间25%的分歧部分，这种差异大概率并非源于模型对工具质量的独立判断，而是由基于人类反馈的强化学习（RLHF）调优策略不同，以及生成环节的专属微调差异导致。

还在纠结 Claude Code 的各种“黑魔法”怎么玩？Command、Subagent、Skills 到底有什么区别，各自适合什么场景？新出来的 Programmatic Tool Calling 又是啥，真的能提升「代码质量 + 开发效率」吗？因为一个工具不得不搭梯子，有没有体验接近、甚至更灵活的「平替」方案？本次分享将带你彻底搞懂～Claude Code ...

最近刷GitHub动态的时候，不少开发者都注意到了一个现象：某个叫陌讯Skills聚合平台的项目Star数突然涨了147%。不是靠热搜带节奏，也不是短期运营活动拉动，而是实实在在的半年内，平台上新孵化出892个高星Skill——平均每天诞生近5个被广泛认可的专业能力模块。这个数字背后，藏着国内AI编程落地过程中的真实变化。

Claude，算是一个让人又爱又恨的模型了。 一方面是真的好用，另外一方面就是国内的各种不友好。 但是，它的新功能真是的层出不穷。 比如远程控制： 比如这个代码安全功能，对安全圈估又是一个大的打击，后面不知道有多少团队受此影响。

Anthropic正在加速补齐其在 AI 智能体（Agent）领域的最后一块短板。2026年2月26日，据报道，Anthropic已正式完成对西雅图 AI 初创公司 Vercept 的收购。 这次收购的核心目标非常明确:通过 Vercept 顶级的视觉理解技术，让Claude能够像人类一样，真正“看懂”屏幕并精准操控各类软件。