目标不仅是对抗垄断，更是要让全球开发者，尤其是发展中国家的兄弟们，都能“玩得起”AI。对于饱受算力昂贵、资源不足困扰的全球开发者（尤其“全球南方”），这简直是雪中送炭！清晰的、全球认可的规则，能减少政策风险和法律不确定性，让开发者更安心地进行产品设计和全球化部署。大国间在数据主权、AI伦理标准上分歧巨大，达成全球共识困难重重，开发者可能面临更复杂的合规要求。它试图通过“开源”和“共享”这两把钥匙，

大模型在自动驾驶上的应用，其实早已有之。尤其是毫末，最早认识到源自NLP领域的大模型在视觉领域同样具有巨大的潜力，通过超大规模模型、超大算力实现自动驾驶系统的快速迭代。顾维灏2021年提出Transformer的应用，一直踏实于技术。毫末智行可以算是中国的自动驾驶大模型先驱。大模型的应用，自然要求大算力，于是，毫末又成为国内第一个选择自建超算中心的自动驾驶公司。毫末从来不是一个循规蹈矩的AI公司，

自毕业以来，也接触了各种各样的目标检测框架。从刚开始见证TensorFlow崛起到Pytorch占有人工智能半壁江山，到现在的MMDetection、OneFlow、MindSpore等自主学习框架，也证明了中国的人工智能技术在不断飞速发展！目标检测框架中，最为熟悉的应该是YOLO系列，从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yol

2025年诺贝尔物理学奖将量子计算推向舆论焦点，但对开发者而言，真正的信号藏在技术细节里——中国玻色量子"天目1000"光量子计算机开放API接口后，60秒完成量子算力调用、1万+开发者接入生态、53万+次任务处理量，这些数据背后是量子计算从"实验室demo"到"开发者可用工具"的质变。本文将从技术原理拆解、开发场景落地、路线选型对比三个维度，为开发者梳理量子计算时代的入局指南。

鸿蒙智行 L3 级自动驾驶的内测启动，不仅是华为智驾技术的一次集中展示，更是中国自动驾驶技术从 “跟跑” 向 “领跑” 转变的重要标志。对于技术从业者而言，L3 级的落地不是终点，而是更复杂场景、更高安全等级自动驾驶技术的起点 —— 随着计算能力、感知精度、算法效率的持续提升，自动驾驶将逐步从 “特定场景” 走向 “全场景”，最终重构未来出行的技术形态。L3 级与 L2 级的本质区别在于 “责任转

文心5.0的这次升级，标志着大模型竞争进入“技术+价格+落地”的三维战场。尤其是API降价和长上下文支持，直击开发者痛点。尽管在通用性上较GPT-4o仍有差距，但在特定场景下的性价比和合规性已成为其重要优势。点击卡片，私信开源社区官方，领取《三阶段投资框架：人形机器人行至何处》。

只需12秒，只凭手机自己的算力，就能拿Stable Diffusion生成一张图像。而且是完成了20次迭代的那种。

鸿蒙智行 L3 级自动驾驶的内测启动，不仅是华为智驾技术的一次集中展示，更是中国自动驾驶技术从 “跟跑” 向 “领跑” 转变的重要标志。对于技术从业者而言，L3 级的落地不是终点，而是更复杂场景、更高安全等级自动驾驶技术的起点 —— 随着计算能力、感知精度、算法效率的持续提升，自动驾驶将逐步从 “特定场景” 走向 “全场景”，最终重构未来出行的技术形态。L3 级与 L2 级的本质区别在于 “责任转

精密减速器国产化率从10%提升至45%，灵巧手单价从数万元降至千元级，中国机器人产业链正发生一场静悄悄的革命。人形机器人核心关节成本正在断崖式下降。根据行业数据，关节电机从2018年的五六万元降至当前的，降幅高达99%。这场成本革命背后是国产供应链的全面崛起。绿的谐波、来福谐波等国产厂商通过齿形设计优化，将谐波减速器国产化率从10%提升至45%。而人形机器人产业链的成熟与核心部件成本大幅下降，显著

Project IDX 是一种基于浏览器的开发体验，基于Google Cloud构建，由一个基础AI模型Codey提供支持，后者是由代码训练，在PaLM 2上构建的。为了简化这些操作，Project IDX包含了内置的Web预览，以及即将推出的完全配置的Android模拟器和嵌入式iOS模拟器，这些都可以直接在浏览器中使用。通过集成，谷歌团队使这项操作变得更容易了，只需单击几下，就可以部署Web应