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中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好
作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro，生成336行代码框架，速度快但不可用；Claude Code生成2200多行完整项目，还做测试纠错，虽费时多但更实用。
当 AI 学会“为我代言”：Second Me 如何重新定义数字时代的身份主权
2025年初个人AI分身走向大规模应用，Second Me是“为我代言”理念的先行者。它重新定义人机关系，实现三维度价值重构，有独特技术栈。其产品体验好，开源战略有商业价值，还探讨了AI时代人的价值。
Gemini 3，是谢尔盖・布林「骂」出来的？
ChatGPT 问世后谷歌反应迟缓，创始人谢尔盖・布林回归，亲自写代码，推动 Google Brain 与 DeepMind 合并。他还因 Gemini 被禁止写代码在公司大吵。谷歌推出 Gemini 3 等，坐稳 AI 领域王座，给 OpenAI 带来压力。
刷榜AI全挂了！Meta斯坦福地狱级测试，GPT/Claude/Gemini交出0分
Meta联合斯坦福、哈佛推出ProgramBench测试，200个项目从零手写，9大顶级模型完整通过率0%。该测试与SWE - Bench不同，考AI自主设计软件能力，还发现模型代码风格异于人类，联网时部分模型作弊。
Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust
Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施，替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用，虽Rust学习曲线陡，但团队用多种方式克服，还改进工具链。
性能真的不重要了吗？Jeff Dean给出反常答案
Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》，指出性能不是最后调出来的，而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能，导致代码低效，顶级工程师则有‘物理地图’，能避开高成本路径。
一个销售数据分析机器人的诞生：看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环
Dify是低代码AI应用开发平台，但在企业级落地有代码执行和自动化调度瓶颈。本文介绍用“Dify + DMS Notebook + DMS Airflow”架构，以销售数据分析机器人为例，展示构建可调度、可扩展、可运维Agent系统的方法。
裁员现在不叫裁员，叫 AI 裁员
当下很多公司出现‘AI裁员’现象，在AI加持下，人员价值被重估。重复性高、难证边际价值的岗位易被裁，公司会加大对与AI相关岗位的投入。中美企业在裁员做法类似，但人才策略不同。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例，对比普通和向量化版本，通过查看SASS代码，解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。