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阿里云发布Qwen Cloud，加速AI出海！
阿里云在新加坡面向海外发布Qwen Cloud、Agent产品MuleRun等一系列产品及更新，实现云基础设施升级。Qwen Cloud是全新AI产品官网，Qwen3.7 - Max位列全球第五，Qoder用户超500万，阿里云基础设施迈入Agentic Cloud。
清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体
在大模型智能体时代，智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目，AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员，以多轮搜索智能体为例，教用最少代码实现训练。
1周半写64个PR、完成30%项目重构：一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后
Calendly公开Agentic Engineering实践，Agent嵌入研发全流程，如审查需求、写代码、测试等。一周半内，Agent为IAM团队生成64个PR，完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力，强调好需求与护栏重要性。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验，指出软件工程瓶颈转移，需重构流程，介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容，还提及组织形态、指标及未解决的问题。
终于有了一个用龙虾而不是 Claude Code 的理由
作者作为有十年多代码经验的人，原本习惯用Claude Code等白盒工具。但在文档处理、多人协作等场景中，飞书OpenClaw优势明显，可一键部署多智能体，与飞书生态打通，还能自动修复异常。
小模型也能精确计算：WorldModel-Qwen的推理时代码执行实验
开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低，后用WASM，创建三层架构。虽结果未完美，但接近，还通过Gemini审查验证。
奥特曼摊牌：别再比模型跑分了，苹果才是真宿敌
2025年模型发布密集，但方向一致在补短板，更像基础设施建设。2026年各玩家或集体解锁，真正换代要让AI成文明基础设施。奥特曼称OpenAI长期对手是苹果，还拉Jony Ive造秘密设备。
吴恩达：AI 将最先杀死前端
AI 对程序员的影响引发热议，吴恩达在 Newsletter 中给出加速排序：前端 > 后端 > 基础设施 > 科研。他认为前端开发被加速最厉害，后端需更多人工引导，基础设施和科研领域 AI 作用有限。同时指出初级、缺乏协作和创造性的工作易被取代。
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。