我让AI教我学习，结果她骂我！

用Manus和DeepSeek写出有可视化数据图表发表级论文！AI写论文实操干货分享！

-

AI辅助写作的核心方法和逻辑

AI辅助写作的核心方法和逻辑

Cursor官方总结的12条高效用法：以及我的实战解读 feat.我写了一本Cursor书

Cursor设计总监卢指导twitter原文： Using Cursor well = fast, clean code. Using it wrong = AI spaghetti you’ll be cleaning up all week. Here’s how to actually use it right: 1. Set 5-10 clear project rules upfront so Cursor knows your structure and constraints. Try /generate rules for existing codebases. 2. Be specific in prompts. Spell out tech stack, behavior, and constraints like a mini spec. 3. Work file by file; generate, test, and review in small, focused chunks. 4. Write tests first, lock them, and generate code until all tests pass. 5. Always review AI output and hard‑fix anything that breaks, then tell Cursor to use them as examples. 6. Use @ file, @ folders, @ git to scope Cursor’s attention to the right parts of your codebase. 7. Keep design docs and checklists in .cursor/ so the agent has full context on what to do next. 8. If code is wrong, just write it yourself. Cursor learns faster from edits than explanations. 9. Use chat history to iterate on old prompts without starting over. 10. Choose models intentionally. Gemini for precision, Claude for breadth. 11. In new or unfamiliar stacks, paste in link to documentation. Make Cursor explain all errors and fixes line by line. 12.Let big projects index overnight and limit context scope to keep performance snappy. Structure and control wins (for now) Treat Cursor agent like a powerful junior — it can go far, fast, if you show it the way.

MCP终极指南 - 从原理到实战，带你深入掌握MCP（基础篇）

MCP终极指南 - 带你深入掌握MCP（基础篇） 时间轴： 01:05 MCP简要介绍 02:47 安装 MCP Host（Cline） 03:15 配置 Cline 用的 API Key 06:01 第一个 MCP 问题 06:31 概念解释：MCP Server 和 Tool 09:13 配置 MCP Server 14:19 使用 MCP Server 15:24 MCP 交互流程详解 17:46 如何使用他人制作的 MCP Server：uvx 部分 23:54 如何使用他人制作的 MCP Server：npx 部分

【科技补全46】GitHub误封杀中国和苹果用户；英伟达H20显卡被禁售；腾讯元宝被内置到微信；OpenAI发布三款新模型；小米解锁难度再提升；

看到这条简介，意味着你又浪费了生命中的一秒钟，虽然它写了很多话，但是它没有任何意义。看到这里你就应该停止观看它，去看视频了，不然只会继续浪费时间。但很可惜，你有可能会不听劝，然后你就会继续看到我这句更没有意义的话。

Github标星16.9k stars的大模型技术原理与实战教程！安利给每一个正在学习AI大模型的同学！

如果你刚接触大模型，那一定一定不能错过这个宝藏项目。 这个项目在github上标星超过16900，fork数更是有两千多，含金量可想而知。

AI时代我们还要不要看书？

大白话解释开源又创新的阿里千问3模型系列

科研复现AI神器来了！论文秒变运行代码 90篇顶会论文实测验证

顶会论文一键复现！韩国科学技术院和DeepAuto.ai联合打造PaperCoder，将论文三步拆解，自动生成高质量可运行代码，论文契合度高达99.5%，GitHub已开源，科研人快冲！

（流畅中文配音）符合生物机制的学习算法

https://www.youtube.com/watch?v=l-OLgbdZ3kk **视频标题：**   "预测编码：大脑如何高效学习？揭秘下一代AI革命性算法"   **内容总结：**   本视频深入探讨了人类大脑高效学习的奥秘，并对比了当前主流的人工智能算法——反向传播与梯度下降的局限性。尽管反向传播在机器学习中表现卓越，但它违背了大脑的生物学原理，如缺乏局部自主性和非连续处理。视频提出了一种名为"预测编码"的新算法，该算法更贴合大脑的生物硬件结构，甚至在某些情况下优于反向传播。   预测编码的核心思想是大脑通过构建内部模型来预测感官输入，并通过最小化预测误差来优化学习。视频从基本原理出发，逐步构建预测编码的数学模型，展示了它如何通过层级结构中的双向信息流动（自上而下的预测与自下而上的误差传递）实现高效学习。此外，预测编码的局部性和并行性使其更符合神经生理学的观察，如赫布可塑性规则。   最后，视频探讨了预测编码在人工智能领域的潜力，包括其并行计算优势和对现有知识的更好保留能力。预测编码不仅为理解大脑学习机制提供了新视角，还可能成为下一代机器学习算法的关键。   **标签：**   预测编码、反向传播、机器学习、人工智能、神经科学、大脑学习机制、梯度下降、赫布可塑性、深度学习、算法优化、生物启发计算、AI革命、神经网络、计算神经科学、高效学习