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168小时AI狂写300万行代码造出浏览器!Cursor公开数百个智能体自主协作方案

Cursor创始人公布实验结果,让数百个AI智能体跑一周,从零造出可用Web浏览器,产出超300万行代码,项目源码已公开。此次实验靠GPT - 5.2 - Codex,还设计了智能体协作架构,引发业界讨论。

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豆包悄悄上线的这个新功能,也能用眼睛推理全世界了。

作者分享豆包新上线的视觉推理功能,在PC和手机场景使用体验良好。通过ChinaJoy图片、德爷相关图片、表情包等实例展示其推理能力,虽有软肋但很实用,还免费,体现出与其他工具的差距。

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TRAE 如何思考 AI Coding :未来的 AI IDE,是构建真正的「AI 工程师」

越来越多玩家涌入AI Coding赛道,TRAE作为国内首个AI Native的IDE有独特想法。其产品经理Leon认为未来是「AI+工具」模式,推出Solo模式,还分享相关思考、功能及场景,TRAE月活已超百万。

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Altman拿Token换股权只够烧45天,20亿Token捐母校只值100块:Token真成“钱”了,谁更赚?

本文围绕AI Token展开,讲述OpenAI用Token换创业公司股权,00后捐20亿Token给母校,还探讨了“tokenmaxxing”现象及问题,指出AI行业经济账未算清,企业客户成本高,AI成管理层压迫工具

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《动手写AI Agent》多模型适配:一套代码跑通三家 LLM

上一章用火山引擎豆包 API 写了能跑的 Agent,但换模型重写代码会混乱。本章用 Adapter 模式解决问题,介绍火山引擎、Claude、OpenAI 三家 API 关键差异,还分析了 Claude 工具调用格式特殊之处。

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ART:构建可靠智能体的强化学习新框架

现有AI智能体在真实场景表现不稳定,阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生,通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境,还给出使用方法,在案例中展现强大效能与经济性。

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OpenAI 设计师:不写代码的设计师,将成为团队瓶颈

OpenAI 的 Ed Bayes 和 Figma AI 设计总监 Gui Seiz 深度对谈,探讨 AI 打通编程与设计工具后设计师工作流程的变化。涉及画布与代码的使用、代码与设计稿同步、实际应用效果、工作方式转变等内容,还给出新手入门建议。

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OpenAI解密大模型失控:它不是变坏,而是「太听话」

OpenAI公开IH - Challenge,解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令,给出系统>开发者>用户>工具的指令层级结构,设计数据集训练模型遵循高信任等级指令,提升安全可控性与抵御提示词注入能力。

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手机跑推理模型:Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking

Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型,仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练,性能提升明显,多数性能基准超Qwen3 - 1.7B,在多平台表现佳,还支持主流推理框架。

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TRAE Work 上线 Design 模式:产品经理还需要 Figma 吗?

TRAE Work 上线 Design 模式,可将一句话描述变成可编辑设计稿,还能将设计稿转代码,在同一平台完成从需求到代码的链路。作者测试后发现其效率大幅提升,并分析了该模式与其他工具的区别及 AI 设计趋势。

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