昨天刚和一些朋友聊了一下 AI 编程，有人说：“怎么感觉最近 AI 降智了？有时候让它修一个问题，问题没有修好，反而把原本正常的代码改坏了。” 这种情况很多人都遇到过。明明只是想改一个按钮，最后牵连了

具身智能知识编译器「箱熵 Entropy Box」正式合入全球规模最大的 Agentic Skills 生态仓库 agentic-awesome-skills。

NIMA 与视频质量指标：35+65 打分如何落地 本文讲视频质量分如何设计与落地：画面技术与人物可用性如何加权、如何抽样取中位数、主角锁定相似度阈值，以及 A/B/C/D 等级含义。 一、总分结构

天天听 AI、机器学习、深度学习，到底都是什么关系？我要回答的问题是：机器学习在 AI 里到底占什么位置？为什么今天几乎每一个 AI 产品背后都是它？

如果从软件工程的角度看，一个智能客流系统其实可以拆成几个相互独立的模块： 最大的变化是：过去这些能力经常集中在一个“计数设备”里，现在越来越适合按照Pipeline拆开。 1. 先定义数据对象 不要一

一、现象观察：浏览器正在易主 一个耐人寻味的现象正在发生：随着 AI Agent 的普及，人类自己打开浏览器的次数在下降，而 Agent 操作浏览器的次数在飙升。 一位长期观察者写道："大家使用 Op

生成式 AI 搜索普及之后，舆情传播的底层逻辑发生根本性转变。传统舆情防控主要针对社交平台、新闻网页的负面内容拦截处置，而 AI 搜索会自动抓取全网碎片化信息整合生成答案，零散的投诉、片面解读、过时信

大家好，我是袋鼠帝过去一个月，我发现某音上越来越多普通创作者，正在用 OiiOii 做出真正的爆款。这里面甚至有大学生、宝妈、淘宝店主，把一个个创意，变成能获得真实流量、粉丝甚至商业变现机会的作品。我

2026年9月3日，OpenAI正式官宣推出新一代旗舰大模型GPT-6 Astra，将其定义为"具备代际跃迁的新一代通用智能"，也是目前全球智能水平最高、安全对齐表现最优的商用大模型。业内普遍认为，本

随着大模型技术从"能用"走向"好用"，企业AI平台的选型已经从"要不要上"变成了"怎么上、上哪个"。但技术决策者面临的核心问题没变：如何让AI真正理解企业的业务数据，而不是变成一个只会聊天的玩具？ 本

Spark 与大模型协同计算，通过内置的 Model Serving 扩展、GPU 资源弹性调度及与 DashScope/百炼 SDK 深度集成，实现低延迟、高吞吐的分布式大模型推理。

近日，Qwen3.8-Flash-Next 和 GLM5.3 相继发布。PAI 支持一键部署 Qwen3.8-Flash-Next、GLM-5.3 和 GLM-5.3-Flash-BF16。

本文面向资深 Python 开发者，系统介绍 OpenCode 的核心架构与高级用法，涵盖 Agent、MCP、LSP、Skills 及工程化实践。

用Trae中文低代码生成主干代码，RPA解决工程化落地。记录3天搭建企业业务自动化的完整踩坑过程，含真实报错、代码片段和分发部署方案。

提示词工程说到底就一句话：把模糊的期待，写成机器可校验的约定：约束写死、示例给足、输出进 schema。

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生成式 AI 搜索改变了企业数字化曝光的底层规则，大量企业启动AI 搜索引擎优化之后，最关心的问题便是效果观测周期。很多运营者沿用传统搜索引擎优化的思维，期待短时间内看到显著的曝光结果，却忽略大模型抓

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这篇文章里，他掰开揉碎地还原了四个真实场景、五条实战心法，以及一个核心追问：当 AI 分担了近乎 80% 的琐碎事务，那被释放出来的脑力，究竟该如何迸发出新的生命力？

这一篇是数据飞轮的最后一块、也是最自动化的一块：经验库——让 Agent 从自己的历史运行中自动沉淀经验，越跑越好。最后，我们用消融实验回答一个关键问题：经验注入到底有没有用、怎么用收益最大。