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

前面十四章我们完成了AI Agent的功能开发、场景落地、评测体系、性能调优、成本管控全链路工程搭建。很多开发者专注功能实现与性能优化，却忽略了AI项目最致命的短板：安全漏洞、数据泄露、内容违规、伦理

OpenAI 暂时取消 Plus、Business、Pro 套餐的 5 小时使用限制，Codex 随便用。同时梳理近期 AI 模型大乱斗：Fable 5 被迫第三次延长、Grok 4.5 翻身

最近这段时间，国内外模型更新得很快。 如果只看发布会和榜单，大家都会觉得每个模型都很强。参数更大、上下文更长、推理更强、价格更低，听起来都挺猛。 但真正用到工作流里，会发现另一件事：模型强不强，不只看

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现在，大家对基础模型能力诉求越来越高了，不再满足文本输入，而是混合输入。 比如一张界面截图、一份业务图表、一页扫描合同、一张发票等，模型不仅要能看懂文件中的内容，还要能把内容变成可执行的步骤、提取结构

飞算JavaAI 的口号是"一天助你成为 Java 高手"。我觉得它不仅仅让你"成为"高手，还让你"像高手一样干活"。脚手架它搭，异常它补，规范它守；你只管想清楚要什么、判得准对不对。

GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选?我的素材库项目为什么最终使用 Sol + Medium TL;DR 场景:OpenAI 在 2026-07-09 发布 GPT-5.6 系列(So

前面章节我们完成了AI Agent功能开发、场景落地、标准化评测全流程搭建。很多开发者落地项目后会遇到两大生产级痛点：Agent响应慢、并发卡顿、用户体验差、大模型API调用成本爆炸、小规模可用、大规

你好，我是 Guide。先算一笔账：**ChatGPT Plus 套餐 $20/月，现在可以直接用 GPT-5.5**。Claude Opus 4.6/4.7 呢？Pro 套餐同样是$20/月。 相同

开发过 AI 对话应用的前端都会遇到一个痛点，需要等服务端提供 SSE 流式接口才能继续，而且有些边缘 case 还没法造出。 如果要自己 mock sse 接口就需要做很多事情（比如需禁缓存、禁止

多 GPU 推理:Tensor Parallel、Pipeline Parallel 与 Data Parallel 怎么选 TL;DR 场景:LLM serving 时遇到"模型太大单卡放不下"或"

龙虾漏洞太多...我准备换成企业级、更安全、自由度超高、含阿里生态的悟空,因为悟空有OpenClaw几乎所有的能力，自由度也非常高（可以自定义模型，自定义Skills、MCP）而且更安全，更易用。

Codex简介 AI时代真的风水轮流转，前段时间最火的还是Claude Code,转眼间Codex就火得一塌糊涂。 Codex是由OpenAI 推出的AI智能体。 起初呢主要用于编程开发，后面慢慢进化

输入端翻车告诉你"不是所有论文都能被 AI 读懂"，输出端翻车告诉你"读懂了也不代表它能说对"。这两个问题叠在一起，才是 AI 论文阅读工具的真实水平——不是不能用，但得知道它会在什么地方犯错。

OpenAI 把 Codex 接进 Claude Code:Coding Agent 从单兵工具进入协作系统 TL;DR 场景:OpenAI 发布 openai/codex-plugin-cc(Cod

QoderWork CN 全面评测，阿里 Qoder 桌面 AI 智能体实测，支持 Qwen3.7-Max、GLM-5.2 等多模型自由切换，Quest 架构 + 专家团模式 + 意识功能深度体验。

微软取消内部 Claude Code 授权，理由是账单太贵。Uber 更夸张，34 亿美元 AI 预算四个月烧光。AI 按 Token 计费，用得越多越贵，而"用得多"恰恰是它最好用的地方。

通俗来讲，Harness 是将工程学的思维，整理成范式束缚在Agent上，让Agent能够更规范、更稳定的工作。 立项决策 → 需求规划 → 评审规范 → 实施验证 →复盘改进