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Kimi K2.7 Code发布并开源:1.1万亿参数编程模型,token消耗直降30%

月之暗面发布Kimi K2.7 Code编程专用模型并开源,参数量1.1万亿,相比K2.6在长上下文编程任务中token消耗降低30%,多项基准测试提升10%-31.5%,6倍速高速版下周一上线。

#人工智能#AI#开源
Claude Fable 5下架72小时后GLM-5.2完全开源:论AI模型的“政治可靠性“

2026年6月12日,Anthropic的Claude Fable 5(以及Mythos 5)在美国商务部的出口管制指令下被强制下架,所有外国公民——包括美国境内的外籍人士——被禁止访问。Anthropic选择一刀切,全产品回退至Opus 4.8。此后约72小时,智谱宣布GLM-5.2完全开源,定位为"最强国产Coding模型",提供1M上下文和长链路任务独立完成能力。。

#人工智能
Gemini 3 技术解析:从 Vibe Coding 到 Generative UI

目前 Google AI Studio 已开放 Gemini 3 Pro Preview 接入。建议关注其 Web Component 输出规范与安全沙箱机制——这将是未来 AI 原生应用的基础设施。:输入“做一个带滤镜和裁剪功能的视频编辑器”,模型自动生成完整前端+逻辑,支持即时交互;:支持图像→SVG、手写→网页、视频→动作分析,上下文长度达 1M tokens。,不仅是一次模型升级,更是对开

实测 Claude Opus 4.5 编程能力:我让它重构一个 Spring Boot 项目,结果惊了

将一个老旧的 Spring Boot 单体应用,重构为微服务 + Docker + CI/CD 流水线。✅ 编写 Dockerfile + docker-compose.yml,一次跑通;: ✅ 自动生成 6 个微服务模块(user/order/payment等);✅ 配置 GitHub Actions,实现 push 自动构建+测试;:保留原有功能,提升可维护性,输出完整文档。别把它当“替代品”

#重构#spring boot#后端
AI Agent与具身智能成焦点,开发者新机遇何在?

在圆桌对话中,专家指出,实现“云+AI”的范式转变,需要推动整体架构的原创性。未来的机会在于,如何利用中国的复杂场景(如庞大的制造业、物流业),设计和优化能高效支撑海量终端和多样化AI任务的。将强大的基座大模型能力,与特定行业的专业知识(Know-how)相结合,开发出能解决实际生产问题的专用AI Agent,例如用于车间设备巡检的AI专家,或是用于特定医疗影像分析的AI助手。现场展示的机器人摄影

#人工智能
Claude Fable 5下架72小时后GLM-5.2完全开源:论AI模型的“政治可靠性“

2026年6月12日,Anthropic的Claude Fable 5(以及Mythos 5)在美国商务部的出口管制指令下被强制下架,所有外国公民——包括美国境内的外籍人士——被禁止访问。Anthropic选择一刀切,全产品回退至Opus 4.8。此后约72小时,智谱宣布GLM-5.2完全开源,定位为"最强国产Coding模型",提供1M上下文和长链路任务独立完成能力。。

#人工智能
OpenAI挖来苹果Vision Pro硬件负责人:AI公司的硬件化路径与技术分析

2026年6月27日,彭博社报道苹果视觉产品业务副总裁Paul Meade即将离职,加入OpenAI硬件部门。Meade在苹果任职16年,其中7年负责Vision Pro硬件工程,近期还主导苹果AI智能眼镜项目的研发。这不是OpenAI第一次从苹果挖硬件人才。要理解这件事的技术意义,需要先看OpenAI的硬件布局路径。

#人工智能
Kimi K2.6开源实测:代码能力对标GPT-5.4,含金量如何?

月之暗面刚刚开源了 Kimi K2.6,官方宣称代码能力对标GPT-5.4。作为开发者,第一时间做了实测,以下是客观评价。:Kimi K2.6在中文注释代码、中文技术文档场景中表现更稳定,这与其预训练数据分布有关。:3-5个百分点的差距主要体现在复杂多跳推理场景,基础代码生成能力已基本持平。:K2.6采用新的推理优化框架,实测吞吐量比K1.6提升约40%。

#开源
这周值得关注的几个AI发布:Qwen3.6、Gemma 4、Codex CLI

上周AI密集发布了不少东西,从开发者的角度梳理一下实际能用上的几个。

Kimi K2.6开源实测:代码能力对标GPT-5.4,含金量如何?

月之暗面刚刚开源了 Kimi K2.6,官方宣称代码能力对标GPT-5.4。作为开发者,第一时间做了实测,以下是客观评价。:Kimi K2.6在中文注释代码、中文技术文档场景中表现更稳定,这与其预训练数据分布有关。:3-5个百分点的差距主要体现在复杂多跳推理场景,基础代码生成能力已基本持平。:K2.6采用新的推理优化框架,实测吞吐量比K1.6提升约40%。

#开源
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