Windows 这次真要慌了
介绍了一个名为 Win11 Debloat 的开源 PowerShell 脚本，GitHub 上拥有 51K+ stars。该脚本可一键清理 Windows 11 中难以删除的预装软件、广告、AI 功能和遥测追踪，将系统还原为纯净状态。
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6 篇国外名校量化金融免费公开课完整指南（2026最新版）
本文是一份2026年最新的量化金融免费学习资源指南。作者整理了来自MIT、Columbia、Stanford等顶尖名校的公开课资源，涵盖了数学基础、金融工程、风险管理和机器学习等核心领域。文章详细列出了完全免费的OpenCourseWare课程、免费旁听的MOOC、大数据资源以及WorldQuant University的免费硕士项目，并规划了从基础到进阶的实用学习路径，建议配合Python项目进行实战练习。
Koji：一个拒绝给答案的图形化 AI 家教
Koji 是一款由麻省理工和哈佛专家打造的 AI 私教应用，其核心理念是拒绝直接提供答案，而是通过引导逼学生思考。它具备屏幕感知与图形化交互能力，能实时高亮、批注屏幕内容，并通过反问、画图等方式（如在几何题中标点、在 Python 课中提示死循环）提供指导。Koji 旨在解决传统 AI 剥夺学习机会的问题，降低提问门槛，重点培养学生的理解与纠错能力。
单智能体与多智能体解决方案的选择指南
文章探讨了在大语言模型时代，如何权衡使用单智能体与多智能体系统。引用斯坦福及Google/MIT的研究指出，多智能体系统并非总是更优，往往伴随着更高的计算成本、延迟和通信开销，且在“思考预算”相当的情况下，优化后的单智能体常能胜出。文章建议将单智能体作为默认起点，仅当任务涉及大量工具、上下文退化严重、存在自然解耦边界或需严格合规验证时，才考虑引入多智能体架构。
我将12本免费MIT人工智能教材喂给Claude，它彻底重建了我的研究体系
作者将MIT发布的12本研究生级AI教科书上传至Claude项目中，作为系统底层的永久上下文。这一改变使Claude从单纯的聊天机器人转变为基于第一性原理的推理系统。它不再仅进行模式匹配，而是运用概率理论和机器学习原理分析市场，甚至指出了凯利公式在加密货币肥尾分布下的不足。文章详细列出了涵盖ML基础、深度学习、强化学习等六部分的12本书单及其具体应用。
Recursive Language Models (RLMs) 清晰解释：解决大模型长上下文推理难题
文章介绍了一种称为递归语言模型（RLMs）的新方案，旨在解决大语言模型在处理超长上下文时出现的“上下文腐烂”问题。RLMs 不再将上下文限制在单一 Prompt 中，而是将其视为外部数据，通过赋予模型窥探、正则匹配、分区和递归调用等工具，让模型自主决定如何分解和处理任务。这种方法不仅消除了上下文长度对推理能力的影响，还提高了准确性和成本效率。