阿里推出对标ChatGPT的个人AI助手千问APP，基于Qwen大模型技术，主打智能写作、图像生成等功能。这是阿里从B端转向C端AI市场的关键布局，将深度整合电商、支付等生态资源，形成差异化优势。Qwen模型的多语言支持能力为全球化奠定基础，其开源特性也有望吸引开发者共建生态。此举标志着中国科技企业正式加入全球AI应用竞争，或将重塑市场格局，推动行业进入更激烈的竞争阶段。

摘要：开发AI编程工具（如Cursor）的最大难点在于提示词工程。Cursor通过精心设计的提示词实现高效代码生成，其Agent模式提示词尤为出色，包含角色定义、操作约束和支持工具三大模块。提示词编写技巧包括：明确AI角色和任务目标、模块化结构化设计、负面/正面指令强化约束、Few-shot示例教学、严格定义输出格式等。Cursor的提示词工程值得学习，特别是其通过重复强调关键点、工具命名空间分类

摘要：Anthropic发布Claude Opus 4.5大模型，在编程能力上表现突出，成为首个在SWE-Bench测试中得分超80%的模型。新版本提升了模糊需求理解、复杂bug定位能力，并在七种编程语言测试中领先。同时推出工具链升级，包括开发者平台、Claude Code等功能优化，支持"无尽对话"等新特性。模型采用底层技术改进，通过effort参数控制推理深度，并引入Too

说起北欧，很多人会想到寒冷的冬天，漫长的极夜，童话王国和圣诞老人，但是如果我罗列下诞生于北欧的计算机技术，恐怕你会惊掉下巴。Linux：世界上最流行的开源操作系统，最早的内核由Linus Torvalds开发，芬兰人MySQL：世界上最流行的开源数据库，主要的开发者是Monty，芬兰人Chrome V8 ：世界上最流行的JavaScript引擎，主要作者Lars Bak ，丹麦人MineCrfat

在有关算法开源发布的 Space 讨论中，马斯克称此次的开源是想让推特向著名的开源项目 Linux 项目看齐，“即使你不同意某些东西，至少你会知道它为什么在那里，而且你没有被秘密操纵...... 在这里，我们渴望的类比是开源操作系统上的一个伟大示例 Linux...... 理论上，人们可以为 Linux 发现许多漏洞。该公司在 GitHub 上发布了两个存储库 (main repo、ml repo

配置低性能差，用的还是 Windows RT 系统，没法安装 Windows x64、 x86 架构的应用，而且微软在 2018 年就停止系统维护了，连个微信都装不上，放在今天，基本只是个显示屏 + 视频播放器。很明显，图标和按钮，都按照大家的习惯进行了排布，系统交互方式也跟大家用惯的安卓差不多。但托尼发现它大屏能触控，甚至本身就有适配的键盘和触控板，起码在这台设备上，刷上 PostmarketO

在人工智能深度学习领域中，杨红霞带头的大模型算法M6是达摩院较为出色的成果之一，2021年发布的时候，曾获得广泛宣传。但在2022年，互联网普遍降本增效的前提下，达摩院也进行了诸多调整。比如阿里集团副总裁、阿里云研究院副院长肖利华，达摩院副院长金榕等都已相继离开阿里，XR地图、大模型等业务也进一步受到波及。一位阿里云内部人士告诉Tech 星球，“达摩院很多项目都是远看很牛，近看难以落地”，虽然二者

ChatGPT背后，是微软超级昂贵的超级计算机，耗资数亿美元，用了英伟达数万颗芯片。ChatGPT能成为如今火遍全球的顶流模型，少不了背后超强的算力。数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天）。那么，作为依托的那台微软专为OpenAI打造的超级计算机，又是如何诞生的呢？

你没有选择，因为你需要继续向前推进，而你的团队并不具备维护 Flutter 框架的能力，而 Flutter 团队要么没有响应，要么完全没有解决问题的承诺。因此，如果您能得到服务，如果如您所说的那样，您提交的每个错误都会被合并，那就太好了。Carroll 和 Jesse Ezell 分叉了 Flutter 并创建了 Flock，他和 Ezell 表示，Flock 将尽可能地接近 Flutter，同时

谷歌发布Gemini3和NanoBananaPro，打破AI行业原有格局。Gemini3通过原生多模态和动态计算能力，在模型性能上超越OpenAI；同时谷歌自研TPU摆脱对英伟达GPU的依赖，大幅降低训练成本。这一突破标志着AI竞争进入新阶段，从单纯堆算力转向全栈能力比拼。谷歌凭借DeepMind的研究实力、全栈自研优势和数据资源，正在重新掌握AI话语权。英伟达和OpenAI面临严峻挑战，行业格局