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多模态需求井喷，智能视频云如何靠分布式处理破局？
国内多模态AI发展中，模型层火热但应用层落地慢。多模态应用落地面临体验升级、视频化扩展、大模型部署下沉挑战，催生智能视频云升级需求。火山引擎在FORCE大会展示分布式多媒体处理实践，推出MIPP平台，未来将开源并推商业化产品。
鹅厂员工那些“需求很大，却没人做”的小程序？
鹅厂员工分享了多个需求大却没人做的小程序idea，如“鹅众点评”、展示商场餐厅实时人流量的小程序、老年人“极简版”工具小程序等，涵盖生活、出行、旅游、育儿等多方面。
英伟达：祝贺谷歌TPU成功，但GPU领先一代
谷歌凭Nano Banana Pro、Gemini 3大获全胜，且Gemini 3用自研TPU。谷歌向客户推介TPU本地部署方案，欲抢占AI芯片算力市场。英伟达紧急发声强调自身核心地位，还砸钱拉拢大客户。
滴滴给我发了个赛博助理，专管出行的那种
滴滴上线的Agent小滴，让打车更智能个性。用户只需一句话，就能提出多样需求，小滴还能识别模糊需求。它激活了滴滴运营积累，体现行业新趋势，成了用户的赛博出行助理。
揭秘存储超级周期下的机遇与挑战
随着AI算力需求爆发与存储行业超级周期开启，存储芯片价格飙升，引发全产业链连锁反应。这源于AI需求引发的结构性供需失衡，涨价将持续至2026年，还推动半导体产业结构升级。
一位资深 Builder的自述：我如何借多 Agent 开发工作流，一周做出 MVP、一个月上线
资深Builder手工川分享开发经验，他99%代码由AI完成，认为需求、产品判断等比技术重要，爱生活易发现大众需求，还介绍了开发流程、多Agent协作难题及YODA开发工具等。
“如果你不用更多Token，就永远逃不出底层”：AI竞赛开始变成资源战争
文章围绕AI竞赛中资源分配问题展开，以SemiAnalysis创始人Dylan Patel经历为例，揭示Token成本疯涨、需求远超供给，介绍Anthropic模型优势，探讨具身智能成新需求点，分析竞争格局及供应链瓶颈，还预警反AI抗议。
从Vibe Coding到Agentic Engineering：重构后台开发全流程
文章介绍从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的转变，以真实需求为例，展示后台开发全流程，涵盖需求获取到合入发布各阶段，介绍各阶段工具及操作，凸显 Agentic Engineering 优势，强调人编排、AI 执行的核心理念。
2025AI产品用户需求调研报告：AI产品的用户类型细分与画像分析 | 甲子光年智库
甲子光年智库基于调研数据开展AI产品用户研究，分析目标用户界定、类型细分与画像。指出新一代AI会重塑用户习惯，需探寻产品最终形态，还给出用户需求、类型分布等多方面结论。
小美Agent：当龙猫遇到美团外卖的灾难现场
作者体验美团AI助手“小美”后吐槽不断。美团称其用有5600亿参数的龙猫大模型，能力接近GPT - 4o，但它理解需求差、操作订单无效、定位混乱。美团做AI是为跟风，未解决用户真需求，是资源浪费。