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GPT-5.2-Codex评测,千行代码写在一个文件 🚀开发者必看!Codex新增Agent Skills!GPT-5.2-Codex三大编程任务实测,结果出乎意料!实战开发iOS App,它真的能取代程序员吗?到底是“生产力核弹”还是“又慢又贵”? 🚀🚀🚀 视频简介: ✅ 干货满满!OpenAI Codex Agent Skills全攻略:从零配置到实战演示,GPT-5.2模型编程能力真实水平大揭秘! ⚡️ 本期视频详细演示了OpenAI Codex最新支持的Agent Skills功能,以及GPT-5.2-Codex模型的真实编程能力测试! 📌 核心内容: Agent Skills概念解析:将AI从聊天助手升级为可控工程工具 Codex配置教程:手把手教你启用和安装Skills 三大实战测试:前端UI开发、PPT自动制作、智能体框架转换 💡 重点测试: UI复刻:耗时19分钟完成(Claude Code不到1分钟) iOS背单词App开发:耗时33分钟,多次报错修复 代码质量:2000+行代码堆在单文件,MVVM架构部分合规 ⚠️ 结论: GPT-5.2-Codex在SWE-bench Pro达到56.4%,编程能力有提升,但速度是最大短板,简单任务可能需要5分钟以上! 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 开场介绍 - OpenAI Codex终于支持Agent Skills,GPT-5.2-Codex发布 00:52 概念讲解 - 什么是Agent Skills?将AI从聊天助手变成可控工程工具 02:47 配置教程 - 如何在Codex中启用Agent Skills功能 03:19 Skills安装 - 从Anthropic仓库安装前端设计等Skills 03:57 实战演示 - 使用前端设计Skill开发登录页UI 04:17 PPT制作 - 用Skills将文章自动转换为10页精美PPT 05:00 基准测试 - GPT-5.2-Codex在SWE-bench Pro达到56.4% 05:36 UI复刻测试 - 19分钟完成复杂UI界面复刻 06:25 框架转换 08:41 完整项目 11:30 代码分析 12:22 总结评价 #gpt52 #codex #skills #ai编程 #ai
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Claude Code原生支持Chrome浏览器 🚀改写浏览器自动化!Claude Code原生支持Chrome!开启 AI 自动化新纪元,一键自动化操作网页、填写表格、发布社交媒体,再也不用重复登录账号了!像真人一样操作浏览器执行复杂任务!#ai 🚀🚀🚀 视频简介: 程序员狂喜!Claude Code最新版Chrome集成,自动化开发测试一条龙,从此告别重复劳动和手动调试! ⚡️ 本期视频详细演示了Claude Code最新版本原生支持调用Chrome浏览器的强大功能! 📌 核心亮点: 与Chrome DevTools不同,Claude Code调用的Chrome浏览器会保留你日常使用的所有信息,包括账号登录状态、浏览记录和扩展插件,无需重复登录! 🔥 深度测试内容: ✅ 浏览器自动化:自动读取博客文章并改写发布到X平台 ✅ 信息搜索+表格填写:搜索特斯拉股票信息并精细化填入Google表格 ✅ 前端UI调试:开发React组件后自动测试、发现Bug并修复 ✅ API接口测试:创建Node.js API并通过Swagger UI自动化测试 💡 功能特性:支持UI验证、端到端自动化、多标签管理、表单填写、console logs读取、DOM状态定位等 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 功能介绍 - Claude Code原生支持Chrome浏览器的设置方法 00:40 核心优势 - 与Chrome DevTools对比,保留登录状态和扩展插件 01:05 功能特性 - 支持UI验证、端到端自动化、多标签管理等能力 01:50 视频预告 - 本期深度测试内容概览 02:05 测试一:博客自动化 - 自动读取博客并改写发布到X平台 02:55 测试二:信息搜索 - 搜索特斯拉股票信息并填入Google表格 04:08 表格操作演示 - Claude Code精细化操作Google表格单元格 04:32 测试三:UI调试 - 开发React语言学习组件并自动测试 05:53 自动化测试 - Chrome浏览器自动点击测试页面功能 06:06 Bug发现与修复 - 自动发现单词卡片翻转问题并修复 07:00 测试四:API测试 08:50 Swagger测试 09:47 测试报告 10:14 总结回顾 #ai编程 #claudecode #claude #chrome #ai
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【中配】从零开始学习李群和李代数|迹不只是对角线求和#5 矩阵的“迹”(Trace)通常被简单定义为对角线元素之和。但这种代数定义背后隐藏着极其深刻的几何直觉。在李理论系列视频的第 5 集中,Mathemaniac 将“迹”解释为一种散度(Divergence),并以此直观推导出了迹的所有核心性质。 1. 核心直觉:迹即散度 向量场视角:任何一个矩阵 $A$ 都可以生成一个向量场。对于空间中的任意一点 $x$,其对应的向量(速度)就是 $Ax$。 几何定义:矩阵的迹本质上是这个向量场的散度,即:当空间中的一个小区域沿着这个向量场流动时,其面积变化的速率与初始面积之比。 2. 为什么迹等于特征值之和? 特征向量的方向:如果我们将一个小平行四边形沿矩阵的两个特征向量方向对齐,当区域流动时,它在每个方向上的伸缩比例恰好由特征值 $\lambda_1, \lambda_2 \dots$ 决定。 面积变化速率:总面积的变化率就是这些线性伸缩比例的累加。因此,迹自然而然地等于所有特征值的总和。 3. 矩阵指数与行列式的秘密 视频通过这种几何流动的视角,完美解释了一个著名的公式:$\det(e^A) = e^{\text{tr}(A)}$。 行列式衡量的是流体流过一段时间后的总面积。 迹衡量的是面积增加的瞬时速率。 既然变化率正比于迹,那么总面积随时间的演化就是一个以“迹”为系数的指数增长过程。 4. 基变换下的不变性 为什么 $\text{tr}(A) = \text{tr}(P^{-1}AP)$? 如果你对整个空间进行线性变换 $Q$,虽然区域的形状改变了,但“面积变化率与面积之比”这个比例在缩放过程中是保持不变的。这从几何上直接证明了迹是一个**基无关(Basis-independent)**的量。 5. 雅可比公式(Jacobi's Formula) 视频最后推导了雅可比公式,展示了当一个矩阵 $A(t)$ 随时间变化时,其行列式的导数如何由迹来表达。这在研究物理系统和连续群变换的动力学时至关重要。 原视频标题:Matrix trace isn't just summing the diagonal | Lie groups, algebras, brackets #5 原作者:Mathemaniac #青年创作者成长计划
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一川AI3周前
今日AI新闻2025.12.19 1. Google 推出 Gemini 视频检测功能 —— 上传视频即可识别是否由 Google AI 生成,全球用户免费使用。该功能集成 SynthID 水印技术,显著提升 AI 内容透明度。 2. GPT-5.2-Codex 正式发布 —— 通过 "上下文压缩" 技术解决长代码任务难题,在系统迁移和网络安全测试中表现优异。值得注意的是,其 CTF 夺旗赛实战能力已达专业级水平。 3. 美团发布 LongCat-Video-Avatar 模型 —— 虚拟人生成长视频生成神器,采用 Cross-Chunk Latent Stitching 训练策略,在多个测试集保持领先水平。 4. 苹果推出 UniGen1.5 多模态模型,实现图像理解、生成与编辑三合一,其 "编辑指令对齐" 技术使修图准确率提升 37%。 5. ElevenLabs 打通 WhatsApp 生态 ——AI 语音助手现可自然接打电话,支持批量外呼催收、回访等场景。实测显示,该服务将客服响应速度缩短至 1.2 秒,客户满意度提升 28%。 6. 字节跳动曝光 AI 手机合作方案 —— 向 vivo 等厂商免费提供 AIGC 插件,通过让利策略获取预装入口。内部文件显示,该计划将覆盖明年 30% 的安卓新机。 7. Claude AI 上线任务模式 —— 双面板界面支持生成结构化计划,集成自动化工具链。测试中,复杂任务完成效率提升 4 倍。 8. Luma 发布 Ray3 Modify 视频编辑工具 —— 保留演员微表情的同时实现一键换装换景,已获 9 亿美元融资用于算力建设。 9. QQ 音乐推出本地作曲功能,依托酷睿 Ultra 处理器实现完全离线生成,创作耗时从小时级压缩至分钟级。 10. 微信元宝助手新增语音提醒 —— 支持自然语言设置日程,同步升级的图文解析功能可自动提取公众号关键信息。数据显示,55 岁以上用户使用率环比增长 162%。#字节跳动#gemini#claude#aigc
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OpenAI Codex:迈向“委托编程”的新编程时代 OpenAI Codex正彻底改变编程!从自动补全到委托AI自主实现,未来编程范式已然来临。了解更多AI如何重塑软件开发。#OpenAI #AI编程 #委托编程 -------------------- 欢迎收听今天的科技深度报道。本期我们将聚焦OpenAI Codex团队,看看他们如何彻底重塑编程方式。 想象一下,写程序不再仅仅是敲代码,而是直接表达你的意图,剩下的全都交给AI自主完成。OpenAI的Codex团队认为,这样的未来已经来到我们身边。 团队成员在专访中透露,AI的能力已经远超早年的代码自动补全。起初,Codex只是一个更智能的代码提示工具,但如今它已经变成了真正的软件工程助手。Codex现能在云端独立完成开发任务:理解需求、撰写代码、测试、甚至提交PR,全流程自动化。 这背后其实标志着从“配对编程”到“委托编程”的跃进。团队负责人Alexander Embiricos提到,如今的开发者只需描述需求,AI便能自主尝试实现。开发者的角色也在转变——不仅要关注代码质量,更重要的是评估AI产出背后的整个命令输出和过程记录。 “委托编程”让批量并行尝试成为可能。用户能够同时让AI分配多个任务,大胆试错、挑选最优方案。这样,开发者从机械敲代码中解放,转而聚焦如何表达需求与验证结果。 Hansen Wang分享过一个真实案例——凌晨一点,借助Codex高效修复动画bug。AI能快速重现、分析并优化问题,显著提升解决效率,展现出端到端的问题处理能力。 展望未来,团队认为,AI代理将在封闭环境中生成大部分代码,开发者则负责表达意图与方案选择,编程门槛随之降低,定制化软件数量将激增。IDE等工具也将转型,主要进行代码审查、项目规划与结果分析,而不再只是写代码。 当然,要让AI真正普及,代码库设计需更模块化、文档完善,工程实践更严谨,而模型任务持续专注和稳定性也是关键挑战。 平台生态逐渐分化,一体化赋能和统一生态整合平台(如OpenAI通过ChatGPT集成agent能力)极具竞争优势。开发者则将向需求分析、架构设计、质量控制等方向转型。 OpenAI Codex预示着一场软件开发的历史级变革——个人创造力迎来爆发式释放,代码更普及,创新加速,但也带来了质量、安全和技术传承等新课题。“委托编程”新时代正在开启,重塑我们构建数字世界的方式。
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