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架构师困境：选择已被验证的道路，还是自行开辟一条新路？
开发软件时，团队要做产品功能和架构决策，面临选已验证路径还是自辟新路的困境。使用平台和框架虽能加快开发，但有副作用。团队需通过实验判断何时扩展或替换平台。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。
比豆包手机还狠！Gemini电视登场CES，谷歌打响客厅革命第一枪
2026年CES上科技新品频出，谷歌将Gemini AI引入Google TV，让电视具备自然语言内容发现与推荐、教育深度学习等功能，还增强语音控制能力，打响客厅AI革命第一枪，同时涂鸦智能展示了AI生活助手等产品。
对我来说，Claude Code 就是 AGI
作者分享项目中配置 Google Cloud Pub/Sub 服务的经历，以前手动或借助 ChatGPT 操作繁琐，现在用 Claude Code，只需描述问题，它就能自动完成分析、操作、验证等，作者认为其某种程度算 AGI。
Claude Code 一小时「复刻」谷歌一年成果，那一年能读完五年半的博士吗？
X博主Yuchen Jin感慨读博时若有AI工具，一年就能毕业。谷歌工程师称Claude Code一小时成果抵谷歌一年。网友对AI工具在工作积极认可，但在教育作用上看法不一，争论持续。
谷歌430万颗TPU暴击CUDA护城河！Meta「割肉」助攻
Global Semi Research研究显示，2026年谷歌TPU总产能将达430万颗，主要因Meta释放CoWoS产能及台积电扩充产能。这显示谷歌欲降低成本、挑战英伟达，也预示AI巨头重塑算力格局。
在 AI 增强的变革流中，架构师要承担何种角色？
数据显示多数组织采用AI却未获实质价值，技术进步但组织影响参差不齐。架构师可弥合组织目标与开发速度的鸿沟，利用AI增强架构实践，案例展示了架构流动性在实践中的体现。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
深度之赌：从卧室到上帝机器
文章讲述现代AI秘史，从Jeff Dean本科研究神经网络失误，到Google Brain诞生；还有Hinton等深度学习先驱经历，如Hinton当实习生、AlexNet诞生等，也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。
拒绝「盲修」：JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力？
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈，易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生，它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术，结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练，在修图上表现出色，意义超图像编辑。