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刚刚，Meta 发布新模型，股价大涨 10%
Meta发布新模型Muse Spark，是原生多模态推理模型，支持多种功能。其沉思模式处理复杂问题表现佳，还有新购物模式。虽评论区有质疑，但Meta股价大涨。模型未开放API等，实际实力待察。
这次，Agentic AI工程化的底牌全被抖出来了 | QCon北京2026
QCon全球软件开发大会·2026北京站4月举办，以‘Agentic AI时代的软件工程重塑’为主题。大会有主题演讲、专题演讲，汇聚一线专家探讨AI工程化等多方面内容，还关注AI向物理世界延伸，讲师分享实践经验。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。
手机版openclawd来了，无需Root，让 AI 像人类一样使用你的手机
Andclaw是个人开发者开源的Android自动化工具，核心理念是让AI像人类一样使用手机。它无需Root、电脑，通过无障碍服务读取屏幕内容，让AI分析操作。具备无需Root、独立运行等功能，还支持多模态输入。
不要建一千个 Agent：Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化
美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元，在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构，Policy Agent 开发过程，定义“正确”标准，建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。
基于 Qwen3-VL-Embedding-8B 实现文搜图语义内容检索的实战教程
文章围绕Qwen3-VL-Embedding-8B模型展开，介绍其核心特性、技术架构等，提供环境搭建、模型部署指南，给出文搜图系统架构及代码实现，还通过电商、社交媒体、企业文档三个实战案例展示应用，最后讲解性能优化与常见问题解决方法。
Google Gemini Embedding2：一个模型处理所有媒体类型
Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。
28岁Alexandr Wang，没走！小扎晒出合照
近日网传华裔天才Alexandr Wang被架空或离职，小扎晒合影辟谣。同时，小扎官宣成立「AI工程部门」，与MSL合作打造数据引擎。Meta开发的牛油果模型被指能力强，若效率数据属实，或为Meta带来利好。
具身智能的「GPT时刻」？高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型
过去几年，机器人行业面临模型与数据绑定特定场景、能力难以泛化的问题。近日，高德发布 ABot 系列具身基座模型，补齐行业能力缺口，标志具身智能从定制系统转向统一模型，有望降低开发门槛。
AI编程真面目：完整项目通过率仅27% | 上交大新基准
多校联合团队发布ProjDevBench，评估AI编程智能体端到端项目开发能力。结果显示，六种主流智能体总体提交AC率仅27.38%，从零构建任务中性能大幅下滑，还揭示了智能体多方面短板。