本文探讨了使用 AI 代理编写 Clojure 代码时的三个行为缺陷，包括忽视 Clojure 包装库、因格式化工具导致的替换失败，以及低效的调试方式。提出了四个技能以改善代理行为，提升代码质量和维护性，具体包括有效使用 REPL、先调研再集成代码、结构化替换文本，以及分离机制与策略。

少数派 Matrix 社区重启周报，分享社区内容和作者投稿。热评涵盖AI学习、知识管理和美食，讨论教育、科技与产品体验，鼓励读者积极投稿。

本文介绍了提示词工程的高级技巧，包括心智模型、思维框架、模型能力边界和提示框架设计。专家级提示词工程师需有效与AI沟通，设计可复用的提示框架，优化复杂任务处理，识别认知偏见并进行输出校准，以提升LLM的交互能力。

苹果在官方商城推出Lumon Terminal Pro，旨在宣传原创美剧《人生切割术》，吸引更多用户订阅Apple TV+。

文章探讨了传统教育模式对思维的影响，强调灵活阅读和卡片系统的重要性。梅棹忠夫提倡通过通读、标记和反思来加深理解，鼓励将知识转化为个人智慧，实现思维方式的转变。

AI通过思维链模式实现深入分析，能够像人类一样拆解复杂问题。该模式包括问题解构、知识调用、逻辑推演和风险预判，提升了AI的准确性和可解释性，适用于战略决策和复杂问题诊断。

该研究提出了一种无监督序列到序列学习方法，利用机器学习评估心脏容量信号的可靠性，从而改善心血管疾病管理。通过结合生理时间序列数据和深度学习模型，提升了患者表型刻画的准确性，并在心衰风险评估中表现出良好性能，具有实际应用潜力。

本研究提出了基于Scribble Learning的医学图像分割框架CycleMix，结合mixup策略和一致性损失，实验结果优于全监督方法。同时，介绍了SAMM模型在3D Slicer上的应用，能够实时生成医学图像掩膜。此外，开发了FUnet模型用于脊柱手术的实时分割，提供重要导航信息。AdaptiveSAM模型快速适应新数据集，提升分割效果。最后，S-SAM方法通过少量参数训练实现高效医学图像分割。

本文提出了一种基于深度学习的交互分割框架，结合卷积神经网络（CNN）和图像特定微调，显著提高了分割准确性。同时，研究探讨了多模态脑胶质瘤分割的新方法，利用SAM与投票网络结合，适应资源有限环境，改善临床决策。实验结果表明，该方法在BraTS-Africa数据集上表现优异。

本文介绍了多种基于深度学习的医学影像分析方法，包括膝骨关节炎评分、髋骨骨折检测和颅骨骨折分类模型。这些模型利用注意力机制和卷积神经网络，提高了诊断的准确性和效率，展示了深度学习在医学决策中的应用潜力。