锐评一下主流AI

时间：3.9-3.11 重磅事件 1. Anthropic Claude 杀入 Microsoft 365 Office 全家桶  Time: 2026-03-09 | Heat: 🔥🔥🔥🔥🔥 Summary: 微软发布 Copilot Cowork，整合 Claude 模型，深度融入 Word/Excel/PPT/Outlook，可自动构建演示文稿、拉取数据、安排会议。E7 套餐 $99/用户/月。 Insight: Anthropic 商业化最重要里程碑，微软此前签下 $300 亿 Azure 计算协议，如今将 Claude 嵌入全球 4.5 亿 Office 用户工作流，多模型...

我想应聘互联网公司产品岗，据说非常卷，能帮忙看看我这经历有机会吗？恳请您指点一二，无论是简历布局还是简历内容，我都会虚心聆听！我的项目经历不多，在校内当过几个月科研助理；开发过一个在线考试系统（第一段实习，学校组织的软件实训）；还有一个股票数据分析，用的R；以及一段教研经历。没有特别硬核的项目，基本都是专业实习的内容。想听听各位有什么建议。感谢各位🙏！

之前团队在做合同审查和研报问答两个 RAG 项目，踩了不少分块（Chunk）相关的坑。今天把这块经验整理一下，希望对正在做类似事情的朋友有点帮助。先搞清楚 Token 这个概念做 Chunk 之前，得先理解 Token。很多人把 Token 简单等同于"字"或"词"，这不太准确。Token 是模型实际处理的最小单元，中文大约 1.5-2 个字对应一个 Token，英文则大约是 0.75 个单词一个 Token。这件事为什么重要？因为不同类型的文档，Token 密度差异很大。我们实测过：一份 20 页的中文合同，大约 8000-12000 个 Token；...

全网都在吹OpenClaw，满屏都是“不装就被淘汰”的焦虑。我昨天亲自实测，把已经部署好的云端OpenClaw拿来接管我现成的Coze工作流，折腾4小时，从调试到放弃，最后还是乖乖用回Coze。配置全程各种bug，踩坑无数，效果远达不到预期。中间甚至自我PUA：是不是我水平不行，没发挥出它的价值？真心劝普通人一句：没必要FOMO，别跟风！所谓免费部署就是噱头，免费安装≠免费使用，云端跑起来全是真金白银的成本。不懂MCP、不会配Skills，装完也只能写写文案，想让它自动干活根本玩不转。云端基本是Linux环境，普通人连登录、取文件都搞不定。本地部署更不用说，安全隐患一大堆，完全不适合日常用。吹得再天花乱坠也没用，对大多数人来说就是中看不中用。它能做的，ChatGPT、Gemini、豆包全能做，还更稳定、更省心、不折腾。真要干活，我还是选ClaudeCode或Codex，效率高不止一个档次。别被网红工具绑架了。与其花时间折腾半成品，不如把手里成熟的工具用到极致。