1. 引言：当视觉感知撞上"存储墙" 从智能手机的人脸解锁，到自动驾驶的环境感知，再到工业质检的毫秒级缺陷识别，机器视觉早已走出实验室，成为智能系统的"眼睛"。然而，当我们试图把视觉能力塞进一枚指甲盖

最赚钱的技能，一直都是吸引注意力。 原因很简单。 如果你的目标是赚更多钱，那么，无论你开发的软件有多好，无论你为了写一本书花了 3 年、推翻了多少稿，也无论你多么努力工作、提升自己以争取更多职业机会，

实测讯飞星火X2.6：国产MoE模型，1M上下文。我让它纯代码手搓ESP32迷你钢琴实验台、修复火山喷发物理Bug、写纯CSS3D魔方和飞行模拟器，四个硬核Case全部拿下。

1. 引言：当"原则"遇上"智能体" 过去两年，AI 安全治理的主旋律是"立规矩"——从伦理原则、风险分级到合规清单，行业已经积累了相当多的共识文本。但当 AI 从"被动应答的模型"演进为"能自主规划

格物 · 蜡笔状态图（项目名 sweety-statechart-video）是一个开源的 AI Skill： 对你的 AI 助手说一句话，它就把一个流程、一门生意或一个系统，做成一部会动的蜡笔状态图

我日常运营 X（原 Twitter）主要是在 PC 端，不可避免的会借助一些工具的辅助，相较于市面上那些动辄需要高昂月费的商业化工具，我的第一选择永远是 Chrome 插件，且是免费的（至少核心功能免

在 Codex 中安装 Jev 判断模型实测，Agent 决策比 LLM 快 40-200 倍，便宜 40-400 倍，输出 Token 免费

AI 热点日报（2026-11-04）：AMD 三季报营收增45%印证算力爆发，乌镇峰会聚焦开源开放，我国AI推理数据量首超训练数据量，产业转入"用模型"阶段。

AI 能处理的信息再多，也需要有人把相关事实带到它面前。因此，当我们讨论如何更好使用 AI 时，更值得考虑的是：怎样让那些真正了解问题的人，更好参与当前的工作。 Co² 尝试提供的，就是这样一个入口。

1. 引言：为什么需要微服务 单体应用在业务早期是最高效的选择：一个仓库、一次构建、一次部署，团队沟通成本低，调试链路清晰。但当业务规模、团队人数和迭代频率同时增长时，单体架构的代价开始显现： 构建与

这篇讲用 FastAPI + SSE 跑通 AI 流式输出：后端修多行 data 断帧、断开后停 LLM；前端缓冲切帧、拼多行、认 done，重连续传留下一篇。

携程员工爆料4年月薪3万没涨薪但满足，14道Coding Agent面试题全解：Prompt组装、上下文三层压缩、Tool与Skill区别、多Agent编排、Plan设计，附源码级回答。

OpenAI 更新帮助文档：12 月起 Plus/Pro/Business 订阅的 ChatGPT 与 Codex 用量合并为

本文梳理小米 MiMo 从 MiMo-7B 到 MiMo-V2.6 的模型迭代、V2.6 的 RL 训练、下一代架构 HySparse2，以及 MiMo Code和 MiMo Desktop 两款产品

最近 xAI 的 Grok Bot 工程负责人 Lauren Tan（@poteto）发的一篇 Grok Bot 团队打造指南。 原帖链接：https://x.com/poteto/status/21

最近，GLM 5.2 接连刷屏，国产模型又热闹起来了。 加上 DeepSeek V4、MiniMax M3，还有阶跃星辰的 Step-3.7-Flash，国产大模型这一波可以说是你追我赶，热度一下子又

为什么写这篇 做视频的朋友，几乎都在配音上吃过苦头： 自己录：要安静的房间，要好麦克风，录完还得剪口误。改一个字，整段重录。 用免费的在线 TTS：一听就是机器，语调平，停顿怪，观众三秒就划走。 花钱

随着 Google 正式在 Antigravity（桌面端 App、CLI 及 IDE 扩展）中向 Pro 订阅用户放开 Gemini 4 Argon，不少手持“免费/低价 Google AI Pro

DeepSeek Harness 桌面版实测，源码拆解桌面版和 WebUI 的区别、自动更新与登录机制，讲清 DSH 一切皆插件的插件机制，并推荐 better-sidebar、dsh-TUI 等插件