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Nathan 剛結(jié)束本周的公告,Morgan 正在講指標(biāo)趨勢。我在一旁整理過去一周用戶給我們的反饋,其他同事在補充討論議題。與此同時,一堆光標(biāo)在同一個文檔里跳來跳去,屏幕不斷被共享,語音隨時插入又自然退場。
微軟 CEO 納德拉亮出AGI底牌:50年戰(zhàn)略曝光!正處于AI變革早期階段,微軟不愿僅成為某家企業(yè)的代工廠,警惕“贏家詛咒”
微軟對未來AI的布局可謂野心勃勃。他們正在構(gòu)建一個從芯片、基礎(chǔ)設(shè)施到模型和應(yīng)用的全方位 AI 生態(tài),不僅服務(wù)頂尖實驗室,還面向整個經(jīng)濟的長尾市場。在節(jié)目中,主持人和?SemiAnalysis?創(chuàng)始人Dylan Patel與納德拉一起共同參觀了微軟全新的Fairwater 2?數(shù)據(jù)中心。
Swift環(huán)境下構(gòu)建安全iOS應(yīng)用程序的方法:剖析常見安全隱患及其修復(fù)策略
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多模態(tài)基石CLIP揭秘:讓AI真正“看懂”世界
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圖像編輯新神器:英偉達(dá)用拍電影思維解決圖像編輯與世界模擬一致性難題
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Dify+Deepseek構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用實戰(zhàn)(智能體開發(fā)2025)
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RecSys 2025 | 小紅書推薦團隊提出視頻時長預(yù)估新方法:EGMN
小紅書推薦算法團隊提出基于指數(shù)-高斯先驗分布的視頻時長預(yù)估新方法EGMN,入選 RecSys 2025,并獲得Best Paper Nomination。

2025-11-14 15:44:59

小紅書視頻時長EGMN
GPT-4o準(zhǔn)確率僅為24%!權(quán)威中文教育基準(zhǔn):知識+情商的雙重考驗
華東師范大學(xué)智能教育學(xué)院發(fā)布OmniEduBench,首次從「知識+育人」雙維度評測大模型教育能力。測評2.4萬道中文題后,實驗結(jié)果顯示:GPT-4o等頂尖AI會做題,卻在啟發(fā)思維、情感支持等育人能力上遠(yuǎn)不及人類,暴露AI當(dāng)老師的關(guān)鍵短板。

2025-11-14 13:40:55

GPT-4oAI模型
圖靈測試過時了!奧特曼與量子計算之父提出的2.0來了
隨著現(xiàn)在的主流大模型都能輕松通過圖靈測試,這個持續(xù)了數(shù)十年的標(biāo)準(zhǔn)開始逐漸過時。奧特曼和量子計算之父David Deutsch討論得出了一個新的圖靈測試2.0標(biāo)準(zhǔn),可以更好地衡量究竟怎樣AI才算擁有真正的智能。

2025-11-14 11:19:08

AI模型算法
00后MIT輟學(xué)生,兩年干出2000億神話!英偉達(dá)谷歌搶投
僅用兩年時間,一個從實驗室孕育的AI編程神器Cursor,年度經(jīng)常性收入破10億美元,沖刺300億美元估值。新一輪23億美元融資中,谷歌、英偉達(dá)重金押注。四名MIT本科輟學(xué)生,如今已是妥妥的億萬富翁。

2025-11-14 11:17:07

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破解多模態(tài)大模型“選擇困難癥”!內(nèi)部決策機制首次揭秘:在沖突信息間瘋狂"振蕩"
本文通過提出一個新框架,將模態(tài)跟隨重新定義為“相對推理不確定性”和“固有模態(tài)偏好”共同作用的動態(tài)過程。研究揭示了一條穩(wěn)健的法則:模型跟隨一個模態(tài)的可能性,會隨著其相對不確定性的增加而單調(diào)下降。同時,“平衡點”為此固有偏好提供了原則性的度量。

2025-11-14 10:10:13

多模態(tài)大模型內(nèi)部決策機制
GitLab 曝多個安全漏洞,攻擊者可注入惡意指令竊取敏感數(shù)據(jù)
本文將通過五個無可辯駁的理由,向你闡明:為什么現(xiàn)在,是時候“放棄”os模塊,全面轉(zhuǎn)向pathlib了。

2025-11-14 09:53:32

漏洞安全補丁web安全
FDA對偶錨點:模型知識遷移的新視角——從參數(shù)空間到輸入空間
研究者們提出了 FDA(Model Merging with Functional Dual Anchors)——一個全新的模型融合框架。

2025-11-14 09:45:09

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CTO的戰(zhàn)略組織力:系統(tǒng)打造組織能力 5180人學(xué)習(xí)
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Tomcat架構(gòu)設(shè)計與底層源碼分析【魯班學(xué)院】 5767人學(xué)習(xí)
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Web安全(滲透測試)課程直播回放匯總 15490人學(xué)習(xí)
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低延遲服務(wù)器中的無鎖設(shè)計哲學(xué):線程池、內(nèi)存池、隊列的設(shè)計精髓
真正的無鎖線程池其實是個偽命題,但無鎖內(nèi)存池和無鎖隊列卻是低延遲系統(tǒng)的標(biāo)配。讓我從實戰(zhàn)角度,結(jié)合頂級開源項目的設(shè)計思路,給你講透這三個組件的設(shè)計哲學(xué)。

2025-11-14 09:37:40

無鎖線程池內(nèi)存池編程
音畫同步視頻生成重磅開源!Character AI和耶魯大學(xué)推出Ovi,讓音、畫在一個大腦里思考
Character AI和耶魯大學(xué)的研究團隊聯(lián)手推出OVI(Ovi: Twin Backbone Cross-Modal Fusion for Audio-Video Generation)。

2025-11-14 09:34:26

AI模型開源
成本不到8千美元!新浪微博1.5B小模型超越近萬億參數(shù)模型
VibeThinker-1.5B證明了在邏輯推理這一核心認(rèn)知領(lǐng)域,精巧的算法設(shè)計可以超越蠻力的參數(shù)堆砌。

2025-11-14 09:31:41

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圖像編輯新神器:英偉達(dá)用拍電影思維解決圖像編輯與世界模擬一致性難題
NVIDIA和多倫多大學(xué)的研究者們提出了一個絕妙的想法:假如我們不把圖像編輯看作是修改一張靜態(tài)圖片,而是看作在拍攝一部只有兩幀的微型電影呢?

2025-11-14 09:30:12

英偉達(dá)圖像生成AI
下一代目標(biāo)檢測模型:3B參數(shù)MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,統(tǒng)一10+視覺任務(wù)
近日,來自 IDEA 研究院的團隊通過僅有 3B 參數(shù)的通用視覺感知模型 Rex-Omni,打破了這一僵局。

2025-11-14 09:27:15

AI目標(biāo)檢測模型
震驚!我用一個腳本干掉了手寫 Ansible 劇本的痛苦!
Ansible?是自動化的基礎(chǔ),而這個工具,是“讓自動化更自動”的一步。 我們不再被YAML文件牽著鼻子走,而是通過模板思維,讓任務(wù)生成更靈活、更高效。

2025-11-14 09:24:26

運維Ansible?自動化
RAE+VAE? 預(yù)訓(xùn)練表征助力擴散模型Tokenizer,加速像素壓縮到語義提取
VFM-VAE 通過直接集成凍結(jié)的基礎(chǔ)視覺模型作為 Tokenizer,能夠顯著加速模型收斂并提升生成質(zhì)量,展示了 LDM Tokenizer 從像素壓縮邁向語義表征的演化方向。

2025-11-14 09:21:45

AI模型訓(xùn)練
太卷了!專屬 Coding 的新一代 Arena 榜單來了,有國產(chǎn)模型登上榜首
就在昨天,LMArena 做出了今年最大的更新,發(fā)布了新世代大模型編碼評估系統(tǒng):Code Arena,這可以說是編程大模型能力評估領(lǐng)域的重大事件。

2025-11-14 09:19:49

大模型編程大模型編碼
20美元,撕開人類思維鴻溝!賓大教授警告AI隱形階層戰(zhàn)
AI的革命,不在算法,而在使用者。同樣一臺機器,有人只拿它寫笑話,有人靠它寫論文、跑模型、生成研究報告。20美元成了新的「知識分界線」,AI正在制造一種隱形的社會分層——技術(shù)平權(quán)的時代,思維反而開始分級。真正的競爭,不是掌握工具,而是學(xué)會與它共思。

2025-11-14 09:18:10

AI機器模型
Anthropic發(fā)現(xiàn)LLM投毒攻擊:僅需250個惡意文檔即可創(chuàng)建后門漏洞
LLM的一個訓(xùn)練來源是開源代碼庫。攻擊者要打開250-500個包含一致投毒文件的開源倉庫并不困難。單個惡意行為者可以將這種投毒傳播到多個廣泛使用的LLM中。我不認(rèn)為LLM訓(xùn)練軟件足夠智能,能夠檢測到大多數(shù)投毒嘗試。這似乎可能對LLM造成災(zāi)難性后果。

2025-11-14 09:16:46

Anthropic開源倉庫LLM
谷歌DeepMind最新論文,剛剛登上了Nature!揭秘IMO最強數(shù)學(xué)模型
DeepMind的AlphaProof在IMO拿到接近金牌的銀牌成績。它結(jié)合大模型直覺、強化學(xué)習(xí)和Lean形式化證明,攻克多道高難題。它雖在速度、泛化和讀題上仍有限,但已開啟人類數(shù)學(xué)家與AI協(xié)作的新階段。

2025-11-14 09:15:39

強化學(xué)習(xí)AI模型
一句「你還好嗎」值40億?斯坦福博士出走xAI,押注AGI共情力
AI已足夠聰明,卻不夠溫柔。Zelikman離開xAI的決定,既是技術(shù)路線之爭,也是價值取向之選:我們要一臺更快的計算機,還是一個更懂人的伙伴?當(dāng)資本開始為「共情」下注,真正的考題是——算法能否承擔(dān)理解的重量,而非僅僅生成正確的句子。

2025-11-14 09:13:52

AI技術(shù)算法
ICLR 2026出分,審稿員怒噴「精神病」!DeepMind研究員教你絕地求生
ICLR 2026評審結(jié)果震撼出爐:投稿量暴增至近2萬篇,卻迎來分?jǐn)?shù)大滑坡,平均分從5.12跌至4.2。審稿人吐槽論文質(zhì)量低下,甚至疑似AI生成,這場學(xué)術(shù)盛宴為何變味?

2025-11-14 09:11:48

AI論文測評
多模態(tài)基石CLIP揭秘:讓AI真正“看懂”世界 譯文 精選
傳統(tǒng)的視覺模型可以標(biāo)記物體,但難以描述實際發(fā)生的事情。本文將深入解析CLIP模型,這是一個連接視覺和語言的多模態(tài)模型,旨在幫助機器理解和描述圖像背后的含義。本文將以openai/clip-vit-base-patch32模型為例,逐步講解其數(shù)據(jù)流動過程。

2025-11-14 09:00:00

多模態(tài)視覺模型CLIP模型
當(dāng)攻擊快過補丁:為何 2026 年將成為機器速度安全元年
傳統(tǒng)的季度甚至月度補丁節(jié)奏已完全失效。攻擊者如今能在漏洞披露后數(shù)小時內(nèi)完成武器化,遠(yuǎn)早于企業(yè)分析驗證漏洞的時間,通常更遠(yuǎn)早于修復(fù)補丁的部署周期。

2025-11-14 08:52:21

補丁漏洞網(wǎng)絡(luò)安全
一個模型讀懂所有醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),Hulu-Med探索醫(yī)學(xué)大模型開源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu-Med代表了邁向整體化、透明化、高效能醫(yī)學(xué)AI的重要一步,它不僅是一個高性能的模型,更是一個開源開放的研究起點和一份詳盡的技術(shù)藍(lán)圖。

2025-11-14 08:43:45

AI技術(shù)模型
跨層壓縮隱藏狀態(tài)同時加速TTFT和壓縮KV cache!
我們非常榮幸地宣布,我們試圖回答這些問題的論文 UNCOMP 已被 EMNLP 2025 主會接收!我們不僅提出了一個高效的推理框架,更重要的是,我們提供了一個全新的理論視角來理解 LLM 內(nèi)部的信息動態(tài)。

2025-11-14 08:42:00

AI模型框架
只演示一次,機器人就會干活了?北大&BeingBeyond聯(lián)合團隊用“分層小腦+仿真分身”讓G1零樣本上崗
DemoHLM以“單仿真演示驅(qū)動泛化移動操作”為核心,通過分層控制架構(gòu)與高效數(shù)據(jù)生成 pipeline,破解了人形機器人訓(xùn)練成本高、泛化差、遷移難的三大痛點。

2025-11-14 08:41:20

AI機器人訓(xùn)練
用155萬模擬視頻給模型上課!GVE模型一次學(xué)會9種視頻檢索技能
香港科技大學(xué)(廣州)聯(lián)合阿里巴巴通義實驗室展開系統(tǒng)性探索,首次提出通用視頻檢索概念,并構(gòu)建了包含16個數(shù)據(jù)集、覆蓋多任務(wù)與多領(lǐng)域的綜合評測基準(zhǔn)UVRB;合成了155萬條高質(zhì)量、多模態(tài)、任務(wù)多樣化的視頻-語言訓(xùn)練對;并為多模態(tài)大模型底座量身設(shè)計了任務(wù)金字塔課程訓(xùn)練策略。

2025-11-14 08:39:45

AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)
LeCun在Meta的最后一篇論文
這篇帶“Le”的論文,介紹了一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,于11月11日在arXiv提交,是LeCun的最新公開成果。

2025-11-14 08:37:14

AI模型論文
Rust 能否在后端工作中取代 Go,還是這只是炒作?
在持續(xù)壓力下,堆占用更緊、長尾更晚出現(xiàn),吞吐更像平滑降級,而不是隨機晃。 如果要嚴(yán)格控資源,我會選 Rust:薄框架起步,剖析分配點,避免在高扇出里濫?clone。

2025-11-14 08:15:00

RustGo后端
Swift環(huán)境下構(gòu)建安全iOS應(yīng)用程序的方法:剖析常見安全隱患及其修復(fù)策略 譯文 精選
本文將探討基于Swift的iOS應(yīng)用中常見的10個安全隱患,并提供切實可行的應(yīng)對策略。

2025-11-14 08:00:00

SwiftiOS應(yīng)用安全陷阱
你不是錯過了AI,而是看得太近:企業(yè)如何從局部優(yōu)化走向系統(tǒng)重構(gòu)
許多企業(yè)在使用AI時仍停留在“盲人摸象”的階段:用孤立的試點衡量成敗,只關(guān)注節(jié)省時間或成本,從而錯失系統(tǒng)性變革的機會。真正的AI價值不在于單個任務(wù)的加速,而在于以系統(tǒng)視角重塑工作設(shè)計、消除跨部門摩擦并重新定義價值交付。

2025-11-14 07:12:00

AI人工智能企業(yè)
從靜態(tài)合規(guī)到動態(tài)就緒,AI風(fēng)險治理的三點實戰(zhàn)心得
AI帶來決策加速、智能化和自動化機遇,但風(fēng)險深不可測,傳統(tǒng)治理模式已難以應(yīng)對自我修改和自適應(yīng)的智能體。

2025-11-14 07:00:00

AI智能化自動化
2025 年,這九個 Python GUI 庫讓我眼前一亮
無論你是想快速開發(fā)一個小工具,還是構(gòu)建復(fù)雜的企業(yè)級應(yīng)用,總有一款適合你。下面就為大家介紹8個值得關(guān)注的Python GUI庫。

2025-11-14 04:00:00

Python GUI生態(tài)系統(tǒng)Python
MySQL并發(fā)如此高,原因竟然在這?
多個請求同時對同一條數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。如果沒有任何保護措施,結(jié)果會是混亂的——某個線程還在修改數(shù)據(jù),另一個線程已經(jīng)開始讀取,最后導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。

2025-11-14 03:00:00

MySQL并發(fā)數(shù)據(jù)
又一個AI大模型項目完結(jié):基于Spring AI快速搭建MCP服務(wù)加入LLM,完整源碼已提交!
在技術(shù)選型上,Java 生態(tài)憑借其成熟的企業(yè)級能力和強大的類型系統(tǒng),為構(gòu)建生產(chǎn)就緒的 MCP 服務(wù)器提供了理想的基礎(chǔ)。特別是 Spring AI 框架的 MCP 支持,讓開發(fā)者能夠基于熟悉的技術(shù)棧構(gòu)建可靠、可擴展的智能服務(wù)。

2025-11-14 03:00:00

AI大模型MCP
Ingress NGINX 退役,云原生基礎(chǔ)設(shè)施如何應(yīng)對技術(shù)債與遷移挑戰(zhàn)?
Ingress NGINX 退役事件揭示了云原生基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)債、遷移路徑與未來流量治理標(biāo)準(zhǔn)化趨勢。

2025-11-14 02:00:00

云原生Kubernetes網(wǎng)絡(luò)模型
圖文詳解:如何設(shè)計一套高并發(fā)、強一致的電商訂單系統(tǒng)?
行業(yè)內(nèi)通用的解決方案是設(shè)計主動查詢 + 重試機制?— 支付服務(wù)每隔1分鐘查詢未支付訂單的支付狀態(tài),如果第一次查詢沒結(jié)果,會繼續(xù)重試,持續(xù)查詢 30 分鐘。確保不錯過任何一筆支付結(jié)果。

2025-11-14 01:20:00

高并發(fā)電商訂單系統(tǒng)
HashMap鏈表樹化閾值深度解析:為什么是8而不是7或9?
在JDK 8之前,HashMap完全基于數(shù)組+鏈表實現(xiàn)。當(dāng)發(fā)生哈希沖突時,新元素會被添加到鏈表末尾。隨著元素增多,鏈表可能變得很長,導(dǎo)致查詢效率從O(1)退化為O(n)。

2025-11-14 01:03:00

HashMapJava樹化閾值
百萬并發(fā)場景下,微服務(wù)架構(gòu)如何支撐?
微服務(wù)拆分,是高并發(fā)架構(gòu)的基石。首先,將業(yè)務(wù)拆分為粒度適當(dāng)?shù)奈⒎?wù),盡量設(shè)計為無狀態(tài)或?qū)顟B(tài)外置。拆分應(yīng)以業(yè)務(wù)邊界、和數(shù)據(jù)自治為依據(jù),確保單一服務(wù)職責(zé)明確、耦合度低且便于獨立擴展。

2025-11-14 00:25:00

微服務(wù)架構(gòu)并發(fā)
GPT-5.1 發(fā)布:更智能也更“人性化“的 AI 助手
說白了,GPT-5.1 的升級就像一面鏡子,一下把大家對大模型 的各種情緒都照了出來——有人覺得它更聰明更自然了,有人又擔(dān)心太“像人”不太舒服。對用戶來說,更像是一次新的實驗:看看我們到底希望大模型離人類多近,離工具多遠(yuǎn)。?

2025-11-14 00:10:00

GPT-5.1大模型智能
震驚!2026 年的 JavaScript 被悄悄換了芯:這十個隱藏特性把老前端看傻了
如果有一天,你寫了十年 JavaScript, 卻突然發(fā)現(xiàn):你根本不會寫“新 JS”了—— 那八成是 ES2026 上線的那天。它看起來只是“又一版標(biāo)準(zhǔn)”, 實際上是在悄悄篡改我們對數(shù)據(jù)、異步、類型安全的全部認(rèn)知。

2025-11-14 00:00:25

JavaScrip隱藏特性前端
深度解析 InnoDB 如何用 MVCC 和 Next-Key Lock 實現(xiàn) RR 隔離?看完頓悟!
MySQL 的事務(wù)隔離級別是一個層次分明、權(quán)衡精妙的系統(tǒng)。從 RC 到 RR,不僅僅是隔離性的提升,更是 MVCC 從“每次生成視圖”到“第一次生成視圖”的轉(zhuǎn)變,以及鎖機制從“行鎖”到“Next-Key Lock”的升級。

2025-11-14 00:00:15

MySQL事務(wù)隔離MVCC
2.4萬億參數(shù)原生全模態(tài),文心5.0一手實測來了
全新一代主打原生全模態(tài),最開始就把語言/圖像/視頻/音頻放在同一套自回歸統(tǒng)一架構(gòu)里,做統(tǒng)一的理解與生成訓(xùn)練。

2025-11-13 18:35:43

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HaluMem:讓AI記憶系統(tǒng)的“幻覺”現(xiàn)形——首個面向記憶系統(tǒng)的操作級幻覺評測基準(zhǔn)
在 HaluMem?Medium 上,SuperMemory 綜合表現(xiàn)最佳;而 Mem0 系列的寫入時間過長,表明其在對話處理和記憶構(gòu)建階段效率不足。在長語境下,部分記憶系統(tǒng)的耗時有所下降,主要源于提取記憶點的減少,而非算法優(yōu)化帶來的改進(jìn)。

2025-11-13 17:35:55

AIHaluMemMem0
微軟 Agentic 組織:下一代 AI 系統(tǒng)
你面對一道復(fù)雜數(shù)學(xué)題,不是一個人死磕,而是能瞬間召喚3-4個"分身"同時從不同角度進(jìn)攻,還能動態(tài)調(diào)配任務(wù)、合并成果。這不是科幻,而是LLM通過強化學(xué)習(xí)學(xué)會的真本事。

2025-11-13 17:35:18

微軟AgenticAI 系統(tǒng)
Nature公開谷歌IMO金牌模型技術(shù)細(xì)節(jié)!核心團隊僅10人,一年給AI編出8000萬道數(shù)學(xué)題訓(xùn)練
谷歌DeepMind的IMO金牌模型,完整技術(shù)全公開了!延續(xù)DeepMind的命名傳統(tǒng),這次叫:AlphaProof。依然是Nature刊發(fā)的形式,放出了AlphaProof的完整論文,首次詳細(xì)公開了其背后的技術(shù)架構(gòu)和訓(xùn)練方法。值得一提的是,無師自通的下棋AlphaZero,也在這次論文里被多次提及。

2025-11-13 15:29:48

Nature模型AI
GRPO訓(xùn)練不再「自嗨」!快手可靈 x 中山大學(xué)推出「GRPO衛(wèi)兵」,顯著緩解視覺生成過優(yōu)化
作為首先關(guān)注 GRPO 在視覺生成中過優(yōu)化現(xiàn)象的研究,GRPO-Guard 通過比率歸一化(RatioNorm)和跨步梯度平衡,有效穩(wěn)定策略更新,恢復(fù)裁剪機制對正樣本的約束,并緩解過度優(yōu)化。

2025-11-13 14:16:28

AI視覺生成模型
2M大小模型定義表格理解極限,清華大學(xué)崔鵬團隊開源LimiX-2M
輕量化、開箱即用的LimiX-2M,在科研探索和實際落地場景均有巨大潛力。它保持前代 LimiX-16M 支持分類、回歸、缺失值插補等多樣化能力,性能遠(yuǎn)超現(xiàn)有其它表格模型,同時大幅度降低了顯存占用和時間消耗。

2025-11-13 14:16:22

AI模型開源
小紅書提出DeepEyesV2,從“看圖思考”到“工具協(xié)同”,探索多模態(tài)智能新維度
DeepEyesV2不僅延續(xù)了DeepEyes的視覺推理優(yōu)勢,更突破性地實現(xiàn)了「代碼執(zhí)行+網(wǎng)頁搜索+圖像操作」的全工具協(xié)同,從「會看細(xì)節(jié)」進(jìn)化為「能主動解決復(fù)雜問題的智能體」。

2025-11-13 10:02:35

AI模型工具
HarmonyOS開發(fā)-媒體文件管理服務(wù)
HarmonyOS開發(fā)媒體文件管理服務(wù)前言前面我們在圖片識別的時候需要讀取本地圖片,用戶可以在本地圖片中選取,也可以拍照,那么在這里,我們...

2025-11-10 19:31:34

鴻蒙開發(fā)
HarmonyOS 6 開發(fā)者必修課:四大核心能力深度解讀
[toc](目錄)前言在萬物互聯(lián)的時代浪潮中,開發(fā)者正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機遇。如何讓一款應(yīng)用在手機、平板、折疊屏、2in1設(shè)備等多種終端上...

2025-11-10 10:47:17

HarmonyOS6智能體開發(fā)UI Design K
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