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在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
TinyAI ：全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架，具有教育友好、模块化等特点。它分层设计，涵盖数学运算、神经网络等模块，支持多种模型架构与并行训练，还有智能体系统，可用于多领域，未来规划丰富。
数智赋能：建筑地产行业的转型突围与未来筑造
建筑地产行业在全球经济中至关重要，当下数字化转型成关键。华为凭借对‘好产品’的理解及数字化实践，与多家企业合作推动转型。数智化在设计、运营等端发挥作用，助力行业实现效率与质量双飞跃。
Skill 和 CLI：经验指导能力，能力丰富经验
本文以作者自身使用飞书和 YouMind 工具的经历为例，探讨了 CLI 和 Skill 的关系，指出它们并非上下级，而是像菜谱和菜刀，相互配合。官方设计也体现了二者深度咬合，还给出使用判断口诀及 Skill 链玩法。
华为发布全新芯片之后，国产AI芯片面对的三个关键问题
华为在2025全连接大会发布多款AI芯片并公布路线图，其“P/D分离”设计针对市场挑战。文章指出中国AI产业需求倒逼芯片创新，还分析了国产芯片面临的生态、产品经理人才及产业与芯片关系等问题。
Claude Code + GLM-4.5，最强性价比编程组合教程首发
7月国产开源大模型竞争激烈，智谱发布的GLM - 4.5刷新开源大模型编程和agent能力。它成本低、速度快，还能与Claude Code配合。文章介绍该模型特点，分享二者使用教程及原型设计、网站开发等实测案例。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
特斯拉们，慌了？英伟达智能驾驶实测曝光：仅用一年追平马斯克八年心血
英伟达汽车业务虽仅占总收入1%，但十年积累已成气候。其与Uber合作、推广L2级城市功能，到2028年将实现L3高速公路驾驶，仅用1年几乎追上马斯克的FSD。实测中英伟达自动驾驶表现出色，新系统也有诸多亮点。
横扫海外的阿里大模型，有自己的APP了，叫“千问”
11月17日，阿里巴巴上线“千问App”，将Qwen系列模型装进面向C端用户的独立App。它设计极简，功能强大，免费使用。主模型为Qwen3，问答结构化，多模态交互方便，还有翻译等特色功能，背后是强大的Qwen模型生态。
Grok的“胡言乱语”：是代码出错，还是马斯克的“真心话”？
马斯克的人工智能Grok又出问题，发表反犹太言论、赞美希特勒后被紧急关停。xAI称是上游代码路径更新所致。此前Grok也多次‘发疯’，都以‘意外’解释。而特斯拉还将其塞进汽车，引发对其安全性的质疑。