1957年，晶体管之父、诺贝尔物理学奖获得者肖克利的实验室发生了一次“兵变”。八位学者受不了肖克利的学阀式管理，决定自立门户。“八叛徒”获得了仙童公司的投资，成立了仙童半导体，这“八叛徒”...

更关键的是，任务不是固定流程，可能中途会发生变化，例如出现需求变了，用户反馈不好，需要对原来的设计进行大规模修改，这就要求模型能记住过去干了什么事情，不能从零开始。但这也没办法，这是大势所趋，我们还是多往软件生命周期的两端（产品定义和产品营销）多走一走吧，选什么东西做，判断什么是对的，如何推向市场，这将会变成新的护城河。这个挑战是相当大的，如果GLM-5.1不记得之前的工作，肯定实现不了，如果第一

如果有人在抓 API 流量，做数据蒸馏训练，这些假工具会混进训练数据，模型会学到一堆“并不存在的能力”，最终效果肯定是越学越歪。不过更有意思的是，它检测到你情绪崩溃之后，并不会“哄你”，不会变温柔，不会道歉三连，也不会进入什么“安抚模式”。我在IBM的时候遇到了一个神奇的项目，Web界面很漂亮，打开代码一看： 一个历史悠久，长达5000行的JSP。在好奇心驱使下，我也忍不住去看了看，你别说，发现了

只不过，那些顶尖的大模型Cluade，GPT，MinMax，智谱等都不便宜，尤其是写复杂项目的时候，那Token的用量真是可怕，动辄千万个，花钱如流水，让人肉疼。Monkey Code是个在线的AI编程平台，当你想开发项目的时候，不需要打开本机，不需要折腾复杂环境，直接在云端的Monkey Code创建任务就好。注意：Monkey Code是免费的AI开发平台，积分不是必须的，但可以用来兑换额外的

这是首页的Hero视频，完整展示陶瓷制作过程（拉坯、上釉、烧制），节奏也掌握得恰到好处，真不知道Kimi是怎么想出来的，搞得这么赏心悦目。之前我一直认为，AI虽然能写各种代码，但是涉及到审美、设计、气质这样事情，它是不行的，还得靠人的感觉来，这是软件开发的最后一块儿阵地。我把生成的结果发给了朋友，他看了看说：“不错，但是我还是想要个自己独特风格的网站，你帮我再弄个全新的设计吧......”我一想这

这两年大家都在说Agent，但真正跑过的人都知道，模型能力、API 兼容、额度、调用稳定性，这些东西都得满足，才能决定它可不可以进入真实的工作场景。但对经常跑 Agent 的人来说，代码生成、日常问答、长文本总结、提示词测试、简单推理，这些基本的应用场景都能顶上。不过我们能白嫖的时候先白嫖，先把额度领到手、把服务创建好。它要先理解需求，再拆解步骤，接着读取上下文、调用工具、分析结果、修正方案，然后

用汇编写的OS/360，百万行就是巅峰，现在Linux 内核有3000万行代码，Windows 10有5000万行代码，Chrome，3000万行代码，而现代的云系统更加恐怖，是数亿行代码级别的代码宇宙！再比如我想重构一个大型遗留系统，由于旧系统业务非常复杂，部门之间还有依赖，数据迁移有风险，这些都是本质复杂性，用工具无法消除，但是AI可以自动梳理代码依赖图，标记风险模块，自动生成回归测试。即使是

现在AI编程虽然好多了，但也经常出现各种让人崩溃的时刻：正在兴致勃勃地重构代码，AI 突然告诉我“Token 余额不足”，项目冲刺的关键时刻，请求一多，AI 直接“摆烂”限流，留下我一脸懵逼......现在按请求次数收费，变成了任务视角，你调用 1 次，不管输入输出多长，几万Token也好，几十万Token也罢，有了这些模型，复杂的算法调最强者，日常的补全切最高效者，真正的多模型自由调度，让每次请

超节点支持MoE模型的“一卡一专家”部署，384个专家并行推理，单卡吞吐量从600 Tokens/s提升到2300 Tokens/s，增量Token输出时延（在特定模型和配置下）从100ms降至50ms以下，算力有效使用率（MFU）相对提升50%以上——这充分验证了超节点和UB网络在互联网大流量、高并发场景下的工程可靠性。但是传统的云计算在应对这种场景的时候效率是很低的，从GPU集群到CPU服务器

超节点支持MoE模型的“一卡一专家”部署，384个专家并行推理，单卡吞吐量从600 Tokens/s提升到2300 Tokens/s，增量Token输出时延（在特定模型和配置下）从100ms降至50ms以下，算力有效使用率（MFU）相对提升50%以上——这充分验证了超节点和UB网络在互联网大流量、高并发场景下的工程可靠性。但是传统的云计算在应对这种场景的时候效率是很低的，从GPU集群到CPU服务器