今天，我们正式开源 UMI ver.2 —— 面向双臂机器人的毫米级高精度数据采集手持系统。以定位更准、成本更低、部署更快、数据更稳的全栈能力，把专业级动捕采集，从“高不可攀”变成“开箱即用”。

最近不少朋友在后台问我，那个传说中的“龙虾”（OpenClaw）到底怎么装？网上的教程又长又绕，英文界面看得脑袋疼，好不容易下载了还报错，气得直接卸载。其实这东西没你想的那么玄乎，今天我干脆用大白话，

结论：ChatGPT 国内办公怎么用 这个问题，核心不是找一个万能入口，而是根据任务选择合适路径。如果你是上班族、运营、销售、行政和内容岗位，更适合先用支持 ChatGPT、Claude、Gemini

\n\n随着 AI 开发工具成本上升，开发者尝试用原始人语模式压缩回复以节省 Token。然而，JetBrains 测试显示，该方法在实际编程任务中的节约效果仅为 8.5%，远低于声称的 65%，且对

普通对话是一问一答，输出一次就结束。Agent 则是持续运转的循环——思考、行动、观察、再思考。本文拆解 ReAct 执行机制，解释为什么工具让 Agent 真正具备了“干活”的能力。

\n\n由于量子计算研发进展加速及“现在拦截，未来解密”的威胁加剧，微软、谷歌与Cloudflare等科技巨头已将量子安全部署期限提前至2029年。文章呼吁企业尽早进行密码学资产梳理，并构建具备“密码

此刻，你的大脑正在做很多事。 它让你维持坐姿，让你呼吸，把屏幕上的笔画识别成文字，也让你判断这篇文章值不值得继续读下去。绝大多数过程都在后台运行，你并不会察觉。真正浮到意识表面的，只是一小部分：一个念

\n\n北京大学的一项最新研究表明，AI编程工具的引入并未如预期般导致开源项目新人流失。尽管代码复杂度略有上升，但开源社区的参与度保持稳定。AI对维护者带来的压力及代码质量影响，将是未来研究的重点。

今年科技圈被 AI 点名的裁员已经超过 8 万人。Meta 一边把资本开支上调到 1450 亿美元建 AI，一边裁掉 8000 人，还说这是「为了抵消我们在做的其他投资」——翻译过来就是:

若你已经厌倦了在浏览器和 IDE 之间来回复制粘贴代码，或者觉得普通的 AI 插件只能提供简单的补全，那么 Anthropic 官方推出的 Claude Code 将刷新你对“AI 协同编程”的认知。

不是随机出图，是有 Token、有规范、可追溯、可导出的智能设计。适配国内 AI 模型，打开即用，快速完成从灵感、设计到开发落地的全流程。

大模型架构：理解大模型预测输出文本的底层逻辑 大模型全称大规模预训练语言模型（Large Language Model，简称 LLM），是基于Transformer 架构、参数量达到数十亿 / 千亿级

本文第一作者为西安交通大学硕士生高云天，通讯作者为西安交通大学教授许翔宇，其研究方向涵盖世界模型、三维视觉与具身智能（个人主页：https://xuxy09.github.io/） 在视觉规划与具身智

6 月 8 日，工信部和国资委联合发文，要求机器人今年底从「表演模式」转向「作业模式」。但斯坦福《AI Index 2026》报告给出的现实却不乐观：机器人在实验室任务 RLBench 上成功率已近

开发团队上线后，群里最常见的一句话是：“已上线。” 这句话没有错，但它只说明动作完成了。对测试、运营、客服，以及后续接手的人来说，更重要的信息往往不在这三个字里：这次到底改了什么？哪些地方明确没有改？

页面不仅要被用户顺畅访问，内容也需要被搜索引擎、AI 爬虫和 AI Agent 更稳定地访问、读取和解析。

这是一个针对 Cisco ISE（身份服务引擎）ERS API 未认证远程代码执行漏洞（CVE-2025-20281）的 Python 利用工具（PoC）。该工具允许安全研究人员在无需任何身份验证的情

前言 最近在用Claude Code、Cursor写项目时踩了无数大坑： 同一份需求两次生成代码逻辑完全不一样、模型记不住项目规范、不会读写本地文件、长项目上下文直接截断。 单纯堆Prompt根本解决

当一个 Coding Agent 在生产环境中陷入循环时，问题往往不会以清晰的错误码出现。它可能为了修复一个失败的测试反复编辑同一个文件，多次调用相同工具，持续消耗 token，最终仍然返回一个不可用

最近发现了一个很实用的扣子(Coze)技能——批量合同审核，作为从事合同相关工作的打工人，简直是效率神器。 功能亮点 🔍 智能风险识别：支持11类常见风险条款检测，包括违约金比例、免责条款、竞业限制等