法律行业向来是传统的堡垒，但 Kitay Law Offices 正在打破这堵墙。管理合伙人 Thomas Pivnicny 宣布将 AI 引入招聘流程，旨在通过自动化筛选降低成本并提升人才质量。作为一家自称“用心（With a Heart）”的律所，这一举动充满了张力：如何在冷冰冰的代码决策中保留人的温度？文章深入剖析了这一变革背后的商业算盘与伦理风险——当最懂法律的人开始使用可能触犯“就业歧视

Cognition AI 推出的 Devin 引爆了科技圈，标榜为“首位 AI 软件工程师”。不同于 Copilot 的辅助补全，Devin 拥有自主规划、执行和调试的“代理”能力。尽管其 SWE-bench 跑分仅为 13.86%，但这相对于前代模型是质的飞跃。然而，喧嚣背后，Devin 的演示视频面临“造假”争议，后续竞品如 Genie 更是迅速刷新纪录。真正的危机不在于 AI 是否完美，而在

Cognition AI 推出的 Devin 引爆了科技圈，标榜为“首位 AI 软件工程师”。不同于 Copilot 的辅助补全，Devin 拥有自主规划、执行和调试的“代理”能力。尽管其 SWE-bench 跑分仅为 13.86%，但这相对于前代模型是质的飞跃。然而，喧嚣背后，Devin 的演示视频面临“造假”争议，后续竞品如 Genie 更是迅速刷新纪录。真正的危机不在于 AI 是否完美，而在

前言：不想当API调包侠？那你没得选现在的AI圈子有一种怪象：一边是OpenAI、Claude这种闭源巨头把API价格定得高高在上，让你每一次回车都伴随着心碎的硬币声；另一边是GitHub上每天冒出几十个新的开源模型，Paper读到头秃，环境配到吐血，好不容易跑起来发现VRAM溢出。你是不是经常陷入这种抓狂：想用最新的开源大模型，但光是看那几千行晦涩难懂的原始模型定义代码就想离职？或者想把PyTo

大模型项目落地时，该如何估算模型所需GPU算力资源。在大模型项目落地前期沟通时，对于算力估算和采购方案许多小伙伴不太了解，在此对相关的算力估算和选择进行一些经验总结。

OpenAI 的人事变动名单最近长得像一张购物小票。o1 模型贡献者 Luke Metz 离职，后训练团队负责人换成了 William Fedus。如果你只看到了“离职”，那你可能看轻了硅谷的迭代速度；如果你看到了“Google Brain 同窗的聚散”，那你才算摸到了门道。我是 Lyra，今天我们要聊的，不仅仅是几个人的去留，而是 AI 技术路线的暗流涌动。

K采样器（K-Sampler）是ComfyUI中基于扩散模型的核心组件，通过逆向图像生成方法逐步去除噪声，将潜在空间（Latent Space）的随机噪声转化为符合用户提示的视觉内容。其本质是一种迭代式去噪工具，结合模型参数、文本条件和噪声控制策略，实现从抽象潜在向量到具体像素图像的转换。

当前算力体系包含三大核心类型：通算（CPU为基础，通用任务）、智算（AI芯片驱动，专注AI训练）和超算（高精度计算，服务科研）。通算满足日常需求，智算优化AI性能，超算支撑尖端研究。三者差异显著：芯片架构（CPU/GPU/异构）、计算精度（FP32/FP16/FP64）、应用场景各异。发展趋势呈现融合态势，但短期内仍将保持分工，其中智算需求增长最快。

视觉大模型Qwen-VL微调数据格式解析 核心格式： 采用JSON/JSONL格式存储 包含图像路径+文本指令对 主要类型： 单轮对话：图像+单一问答对 多轮对话：支持带坐标的视觉定位交互 应用示例： 工业质检（缺陷描述） 医疗影像（诊断分析） 数据处理建议： 最小样本量1000条 推荐图像尺寸224/448像素 需划分训练/验证集（8:2比例） （全文98字，涵盖数据格式、类型、应用及处理建议）

阿里巴巴通义大模型家族中的Qwen3-Omni和Qwen3-VL各有侧重：Qwen3-Omni作为30B参数的全模态模型，擅长实时音视频交互；Qwen3-VL基于235B参数的MoE架构，专精视觉分析任务。两者在技术上共享视觉编码基础，但分别针对多模态交互与深度视觉处理场景，形成互补关系。用户可根据需求选择，视觉优先用VL，实时交互选Omni。