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累计订阅数量：406。 最近更新于：2025-06-15 22:00:03

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具透 | iPadOS 26：你的下一台电脑也许可以是 iPad

iPadOS 26 在对系统 UI 做了大幅度修改的同时，强调对于多任务系统的改进及多平台功能的统一融合。<a href=&#34;https://sspai.com/post/100225&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a>
12小时前
@Kostya

开源破局，中国AI正在改写全球竞争格局！

共建人工智能时代的开源生态
1天前
@csdnnews

城市漫步指南：鹿儿岛、熊本和福冈

这是我第三次来到日本，此行活动范围聚集在九州地区，先落地福冈紧接着转场了鹿儿岛，随后几天到达熊本最后再回到福冈，第一次如此近距离地看到活火山，第一次在日本泡温泉，第一次在神社里看到日本民间歌舞，整趟五天四晚的行程下来很是饱满。<a href=&#34;https://sspai.com/post/99954&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a>
1天前
@PJHubs

陆首群评 DeepSeek

AI，AGI正处于AI的智能是否可能超越人类的十字路口，这关系到是否影响人类的安全，甚至影响到人类能否在地球上生存极端严重的问题，在研发AGI以保障人类安全的预防措施时，还要求全球各国在相互增进信任的基础上进行统一行动，并实行技术。语言大模型而言，由于语言不能取代世界，因而它缺乏世界知识，或者不能产生新知，无法真正理解物理世界，加上语言不等于思维，它在运行时也限制了思维深度，最终限制了产出的智能水平；行业的优质生产力，尚需提升其暂时缺失的商业价值，它们对企业。行业是缺乏深度理解的，它们真的在落入企业。
1天前
@csdnnews

CSDN 创始人蒋涛：“码盲”消失，新程序员崛起

今年有一个非常火爆的开源产品，它把一个乐鑫的 ESP32 芯片，跟语言大模型连接起来，后面再接一个豆包大模型。举个最简单的例子，你问所有文生图模型一句话：“给我生成一个青龙偃月刀”，百分之百生成不出来，因为它用的全部是国外的图片和数据，没有中国人自己的数据。最直观的体现，是用户习惯和流量的变迁。它的开发者其实是一个大厂的产品经理，过去他需要依赖程序员，现在有了一个设想，就可以很快地实现出来。我去了一家我投资的公司，他们做的东西都直接用 3D 打印，用一千多块钱的拓竹打印机，就能打印出你想要的各种实体物品。
2天前
@csdnnews

构建基于快捷指令的多面 AI 助手

近期，我在提示词工程方面做了不少探索。实践发现，精准的提示词能让AI输出媲美人工的成果。我便将这一思路引入生活，希望借助AI和思维模型辅助思考决策。一开始，我不确定哪家模型的效果最佳，因此需要设计一个 ...<a href=&#34;https://sspai.com/prime/story/prompt-templating-with-shortcut&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a><p>本文为会员文章，出自<a href=&#34;https://sspai.com/prime/precog/single&#34; target=&#34;_blank&#34;>《单篇文章》</a >，订阅后可阅读全文。</p >
2天前
@JamesHopbourn

本周看什么 | 最近值得一看的 8 部作品

☕️TL;DR近期佳作推荐：[台剧]我们与恶的距离2、[电影]铁血战士：杀戮之王、🔦[电影]疾速追杀：芭蕾杀姬、[电影]新·驯龙高手、[韩剧]无赦之仇、[国产]家里家外、[电影]母爱食堂、🔦[纪录片] ...<a href=&#34;https://sspai.com/post/100210&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a>
2天前
@少数派编辑部

奇富科技费浩峻揭秘：信贷超级智能体如何重构金融风控

6月11日，在火山引擎Force原动力大会“模力跃迁，金融智变”专题论坛上，奇富科技首席算法科学家费浩峻，描绘了一幅大模型驱动金融核心能力升级的图景。他指出，大模型已经从过去对效率的延展，逐步演进到对效能的升级。而奇富科技在智能体领域的创新实践，尤其是在风控领域的突破，正成为这场“金融智变”的关键引擎。
2天前
@csdnnews

AI助燃数字创新，SUSE Summit 2025创新峰会在京举行

6月13日 ，SUSE Summit 2025创新峰会在京举行，深入探讨在生成式AI浪潮下，如何基于SUSE开源模式，利用各种新功能和新技术拨开重重迷雾，快速实现企业级AI创新。
2天前
@csdnnews

3天上线一个学英语应用，字节跳动技术副总裁：我是这样用TRAE写代码的

未来的“开发者”将更聚焦于问题定义、需求拆解、架构设计和高阶逻辑的构建。AI将承担大量底层、重复性、模式化的编码任务，甚至能根据模糊的自然语言描述，自动生成原型、设计接口、编写测试用例。TRAE的实践已经让我们看到了这一趋势的萌芽。无论是专业工程师还是初学者都能够通过与AI的自然语言交互来表达意图，AI负责将其转化为可执行代码。这本质上是将开发的核心从“如何实现”（How）部分转移到了“实现什么”（What）和“是否正确”（Validation）。
2天前
@csdnnews