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不再逐个生成 Token:扩散模型迈向 35B,开始挑战 Agent 编程
不再逐个生成 Token:扩散模型迈向 35B,开始挑战 Agent 编程

扩散智能开源 Clover,重构底层网络架构

别再只写提示词了,开始真正雇用智能体:智能体企业管理实践 | 技术实践
别再只写提示词了,开始真正雇用智能体:智能体企业管理实践 | 技术实践

那些走在前面的组织,胜出的原因并非模型更好、预算更多,而是它们不再把智能体当作需要精心设计提示词的工具,而是开始把它们当作需要安排到具体岗位上的“员工”。

当 AI 智能体代表用户行动时,企业治理将面临哪些新问题? | 技术趋势
当 AI 智能体代表用户行动时,企业治理将面临哪些新问题? | 技术趋势

如何在赋予智能体完成任务所需权限的同时,避免授予超出需要的权限?

Instagram 采用原生 AI 架构对用户界面进行了现代化改造,将 token 成本降低了 33%
Instagram 采用原生 AI 架构对用户界面进行了现代化改造,将 token 成本降低了 33%

Instagram Direct 将其 Android 用户界面从旧版的 Android View 系统迁移到了 Jetpack Compose,从而创建了一个 AI 原生的用户界面代码库,使 AI 编码代理更容易理解、修改和维护。

谷歌 Antigravity SDK 新增本地模型支持,提升 Token 效率和代码隐私性
谷歌 Antigravity SDK 新增本地模型支持,提升 Token 效率和代码隐私性

谷歌在 Antigravity SDK 中引入了对本地模型的支持,使开发者能够直接在自己的机器上构建和执行智能代理工作流,同时仍然可以灵活地将云端模型融入其中,用于处理更高层次的任务。

Meta 利用私有处理技术将机密计算扩展至 AI 眼镜
Meta 利用私有处理技术将机密计算扩展至 AI 眼镜

Meta 已将“私有处理”(Private Processing)功能扩展至 AI 眼镜,利用机密虚拟机(CVM)处理敏感 AI 工作负载,并在云端持久化保存用户的上下文信息。

大客户直接打1折、模型四个月降价80%:大模型价格战没有退路
大客户直接打1折、模型四个月降价80%:大模型价格战没有退路

OpenAI 用折扣挖走 Anthropic 客户,同时主力模型几个月内降价最高 80%——这场价格战,已经从企业合同打到 API 标价。

全网恐慌48小时,拯救互联网的却是一个“无名之辈”
全网恐慌48小时,拯救互联网的却是一个“无名之辈”

一个人,撑起大半个互联网的补丁:PHP 危机 48 小时

可组合商品套餐:Shipt Kits 平台内部解析
可组合商品套餐:Shipt Kits 平台内部解析

Shipt 上线了 Kits 功能,支持快速搭建活动主题的生鲜商品组合。系统采用由商品、购物清单和套件构成的灵活模型,确保套件可依据本地库存与客户需求,准确展示内容。

Anthropic 内部系统被 AI Agent 12 小时攻破!会议记录、员工薪酬、内部模型讨论遭访问
Anthropic 内部系统被 AI Agent 12 小时攻破!会议记录、员工薪酬、内部模型讨论遭访问

不到 12 小时,研究人员通过商业软件漏洞进入 Anthropic 系统

Claude Code 撑起史上最大 IPO,被封号不退费的中国开发者撑起那 5%“脏收入”
Claude Code 撑起史上最大 IPO,被封号不退费的中国开发者撑起那 5%“脏收入”

Claude Code 是 Anthropic 招股书里最亮的招牌,那 5%–7% 的“违规收入”里,有多少是中国开发者的年费?

带出Transformer一作、前ACL顶会主席来华分享:人类正在把“思考”全盘外包
带出Transformer一作、前ACL顶会主席来华分享:人类正在把“思考”全盘外包

我们解决了几十年的语言难题,却正在见证人类“停止思考”

通过 SNMP 处理程序进行 ZCS 命令注入,实现未经身份验证的远程代码执行
通过 SNMP 处理程序进行 ZCS 命令注入,实现未经身份验证的远程代码执行

一个影响 Zimbra Collaboration Suite 邮件平台的严重远程命令执行漏洞正在被积极广泛地利用。

HarmonyOS 开发助手实测:从空工程开发到既有工程改造
HarmonyOS 开发助手实测:从空工程开发到既有工程改造

本文通过“空工程开发垫付款记录页”和“已有商品首页改造平板四列布局”两项实测,观察 HarmonyOS 开发助手在需求理解、代码生成修改、问题修复和构建准备中的表现。

全国最大规模机器人App黑客松落幕:36小时跑通16款真机应用
全国最大规模机器人App黑客松落幕:36小时跑通16款真机应用

17 支非专业队伍、36 小时,16 个真机 App 背后的操作系统野心

尤雨溪团队推出 Vite+ 1.0:JavaScript 工具链迎来“大一统”?
尤雨溪团队推出 Vite+ 1.0:JavaScript 工具链迎来“大一统”?

Cloudflare 新收购的 VoidZero 发布 Vite+ 1.0:支持 GitLab CI、Git Hooks 和 tsup 迁移。

轻量化异构双臂 × VLA/世界模型:家庭服务具身机器人的落地实践
轻量化异构双臂 × VLA/世界模型:家庭服务具身机器人的落地实践

从“单机智能”转向“家庭共生”。

GPT-6.1 Terra 发布:比旗舰快 3 倍,价格仅1/10!事实错误率暴降近 70%
GPT-6.1 Terra 发布:比旗舰快 3 倍,价格仅1/10!事实错误率暴降近 70%

根据 OpenAI 公布的标准 API 价格,新模型每百万输入 Token 收费 1 美元,每百万输出 Token 收费 5 美元。

在AI时代如何提升软件工程能力
在AI时代如何提升软件工程能力

提升软件工程技能需要放慢节奏。生成式 AI 改变了软件工程技能发展的格局。工具和 AI 可以加速成果的交付,但未必能支持技能的提升。工程师必须理解系统如何工作,才能真正学习。资深开发者可以通过学习技巧来指导初级开发者。

亿万工程师,同饮五粮春——五粮春携手GTLC为构建者举杯
亿万工程师,同饮五粮春——五粮春携手GTLC为构建者举杯

近期,成都白鹭湾科创园迎来 GTLC 全球科技领导力大会。五粮春作为本次大会的合作伙伴,打通线下会场、线上主题活动、达人矩阵传播链路,以美酒为媒,对话亿万工程师与技术构建者,完成传统名酒与科创圈层的深度共鸣与双向奔赴。

Azure Container Apps Express在新的通用沙箱层上正式发布
Azure Container Apps Express在新的通用沙箱层上正式发布

微软已经将 Azure Container Apps Express 与其运行所基于的 Container Apps Sandboxes(microVM 计算层)一同正式发布。Express 无需环境预置,并可以缩容到零,支持从预热池中以亚秒级启动。它不支持自定义域、区域冗余、Key Vault 引用、OpenTelemetry 和 Dapr。

亚马逊云科技要给欧洲主权云“拔网线”,IAM 和 DNS 怎么办?
亚马逊云科技要给欧洲主权云“拔网线”,IAM 和 DNS 怎么办?

亚马逊云科技将让其欧洲主权云脱离全球骨干网运行数小时。

TypeSafe AI发布Jev:一种只返回类型化概率而非文本的决策模型
TypeSafe AI发布Jev:一种只返回类型化概率而非文本的决策模型

由前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创立的 TypeSafe AI 推出了 Jev,这是一种不生成文本的决策模型,而是返回类型化输出。它会并行评估输入,并提供具有概率分布和置信度的结果。Jev 的采用速度很快,已集成到 Vercel 和 Netlify 等平台,凸显了它相对传统模型的效率优势。

Docker Cloud Sandboxes在笔记本和云端之间提供一致的沙箱抽象
Docker Cloud Sandboxes在笔记本和云端之间提供一致的沙箱抽象

Docker Cloud Sandboxes 为在 Docker 管理的基础设施上运行 AI 编码智能体(AI coding agents)提供了安全的托管执行环境。该平台基于硬件强制隔离的 microVM 构建,提供了一致的执行环境和统一的 CLI 工作流,使工作负载能够在本地机器与云端之间无缝迁移。

Grafana将Cypress测试结果转化为持久化的可观测性数据
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Grafana Labs 发布了一种实用方法,用于通过将 Cypress 测试结果转换为 Prometheus 指标,并将其发送到 Grafana Cloud 来监控 Cypress 测试套件。

Kubernetes 1.37发布:稳定版Metrics API和Beta版Rootless Kubelet
Kubernetes 1.37发布:稳定版Metrics API和Beta版Rootless Kubelet

云原生计算基金会(CNCF)宣布发布 Kubernetes 1.37,该版本名为“Garhwal”,重点强调稳定性、安全性以及 AI/ML 工作负载优化。

中科慧灵完成数亿元A++轮融资:制鞋机器人订单超 4 亿元,具身智能开始拼量产交付
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2025 年 6 月,中科慧灵曾完成由精密制造企业蓝思科技领投的近亿元 A 轮融资。

让 AI 从需求一路干到上线,软件开发组织要变了?
让 AI 从需求一路干到上线,软件开发组织要变了?

事实上,AI 参与开发越深入,人类对需求和结果的判断就越重要。