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近期，滴滴自动驾驶新一代 Robotaxi R2正式开启无人载客测试服务，新车在自动驾驶性能和座舱体验上全面升级，用户在北京、广州部分示范区域内可呼单体验全新智能出行服务。 R2作为滴滴自动驾驶与广汽埃安联合打造的Robotaxi专属车型，具备全球化适配能力。该车采用滴滴自动驾驶L4全栈软硬件方案，搭载33个传感器、三域融合计算平台等领先技术，显著提升感知精度与复杂场景应对能力。车身平台满足中欧双五星标准，并配备多重安全冗余体系。 图为：滴滴自动驾驶新一代车型在北京、广州开启载客服务 新车型的后排乘坐空间做了最大化设计，座椅支持大角度调节。车内搭载17.3英寸吸顶屏，接入多样化娱乐功能，同时配备AI语音交互系统，支持语音验证尾号、开启行程、调节空调、打开车窗、氛围灯等，为乘客带来更舒适智能的出行体验。 图为：滴滴自动驾驶新一代车型行驶在城市道路中 此外，车辆接驾前会自动开窗通风换气，上车即享舒适环境。车外屏交互、提前设置车内空调温度与氛围灯颜色，以及鸣笛寻车、语音寻车等便捷找车功能，将陆续上线。 安全与可靠性是所有体验升级的前提，R2经过严格的车规级测试验证，今年1月交付后在广州、北京…

具身智能浪潮下，产品经理如何转型？唐沐以咖啡机器人为例，强调机器人必须从“造出来”走向“用起来”，回归场景、数据与ROI。本文从设计、产品到硬件创业的实战视角，解析PM如何成为全栈Builder，并重新定义考核标准。 在 2026 AI产品大会现场，影智科技（XBOT）创始人兼CEO唐沐老师从设计、产品、互联网软件和智能硬件的职业经历讲起，讨论产品经理如何进入具身智能领域。他以扫地机器人、咖啡机器人和真实商业点位为例，说明机器人要从“造出来”走向“用起来”，必须回到场景、数据、运营和 ROI，并提出 AI 正在把传统 PM 推向全栈 Builder。 以下内容根据现场音频和演示材料整理，Enjoy： 一、每一次换赛道，都是重新学习产品 我先从自己的经历讲起，因为我后来对具身智能的判断，不是凭空来的，而是一次次换赛道逼出来的。 我大学学的是应用数学，毕业以后却去做设计师。现在听起来很自然，但在 2003 年前后，设计师还常常被叫作美工。我在金山做了两年，后来加入腾讯。当时腾讯还不到 200 人，我也赶上了互联网产品快速生长的阶段。 在腾讯的十年里，我做的一件重要事情，是把交互设计、用户研…

MHS把一场新药研发实验速度提升3倍。 作者丨高允毅 编辑丨岑 峰 这是Anthropic第二次发布全行业统一协议。 第一次，它发布了MCP，它统一了 AI 代理调用外部工具、数据源与 API 的方式，如今满世界的 Agent 都靠它连数据库、接浏览器、调 API。这一次，它把完全相同的逻辑延伸到了物理世界，Agent可以和不同的物理设备之间对话了。 这是一套面向物理设备的 AI 代理接口标准，叫Model Hardware Standard（MHS），此次发布的是预览版本，已经在全球顶尖实验室的显微镜、机械臂和量子计算机上使用起来了。 它解决的，是整个科研与工业领域头痛了二十年的问题：硬件接口碎片化。 01 二十年未破的困局： 标准追不上硬件的多样性 这是一个所有实验室从业者都心照不宣的困境。 在一间自动化实验室里，成像相机可能基于 Python 开发，探测器运行在 MATLAB 环境中，电生理设备采用 C# 架构，而机械臂、共聚焦显微镜、移液工作站更是各有各的专属驱动、私有数据格式和封闭控制软件。多数情况下，哪怕是相邻的两台仪器，都无法感知彼此的运行状态。 如果研究人员想实现 “相…

前两年，我在河南、河北、东莞、深圳等地，认识过一批「AI 玩具公司」。 它们做的事情大体相似：定制一个手办，再给它加上语音对话；或者把语音模组塞进毛绒玩具，让一个普通玩偶可以和人聊天。一些公司甚至借着 AI 的新鲜感迅速出海。 2024 年前后，这件事情本身还有一定的技术门槛。要让一个玩具真正开口，需要把主控、麦克风、联网等硬件，与 ASR、LLM、TTS 等软件服务串起来。对于传统玩具厂商和 IP 方来说，这已经超出了原本熟悉的能力范围。 但这两年，AI 硬件的开发门槛下降得越来越快。 3D 打印、PCB 打样和成熟开发板越来越容易获得，开源社区也已经提供了大量现成方案，从语音对话到舵机、电机控制，都可以找到较为成熟的项目。 最近，我们拿到了这样一块近乎「傻瓜式」的 AI 模组。不用写代码，在开发平台选好模型、音色和角色，几分钟就能让它开口说话。再塞进一个毛绒玩具，一款最基础的 AI 玩具就有了。 做出这块模组的是一家 2025 年成立的澜存科技。 澜存目前有两个核心产品：澜卡 LC-1.7 系列标准 AI 模组，以及配套的澜存智能平台。前者集成语音、联网和多种硬件接口，可以继续外接…

2026 年，智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破？点击下载"《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书，获悉专家一手前瞻，抢先拥抱新的工作方式！ 企业 AI 的第一代重点，是把 agents 构建出来；下一代的重点，则是把它们稳定地运营到规模化。 Cortex Agents 一直为在 Snowflake 内构建 AI applications 提供 managed runtime。过去一年里，我们看到客户从部署第一个 agent，逐步走到开始管理企业级部署。这种转变暴露出一组全新的运营挑战，主要集中在 orchestration、execution 和 governance 上。 现在，我们正在为 Cortex Agents 扩展一批新能力，目的是降低企业在大规模构建、部署和运营 AI agents 时面临的操作复杂度。 快速总览 Build Coding Agent（即将进入 public preview）：基于与 CoCo 相同的 runtime 构建一个托管式 coding agent，并把它部署到任意应用中；Skills Package（即将进入 public prev…

作者 | Jackie Calapristi 编译 | 蔡芳芳 编者按： 当 AI 编程工具从“帮工程师写代码”进一步走向能够自主规划、实现、测试和排查问题的 Agent，软件工程真正发生的变化，可能已经不只是“写代码更快了”。Calendly 最近公开了其内部正在运行的一套 Agentic Engineering 实践：Agent 会先审查 Jira 需求、拆解任务，再并行写代码、跑测试、做 QA，最终由人类完成 Review 和 Merge；在 IAM 团队，仅一周半时间，Agent 就生成了 64 个 PR，完成了一个大型解耦项目约 30% 的工作。更值得关注的是，随着执行能力被进一步自动化，Calendly 发现工程研发的瓶颈再次发生了转移——从写代码，到需求对齐，再到如今的“判断力”。Calendly 是一家成立于 2013 年的日程安排 SaaS 公司，核心产品通过连接用户日历，自动处理会议时间协调、预约和工作流等问题，被大量企业和个人用于销售、招聘、客户服务等场景。正因为它本身是一家拥有成熟产品、工程体系和生产环境的 SaaS 公司，Calendly 团队这次分享的 Ag…

Cloudflare" 最近详细介绍了" 其如何利用 AI 将内部工程标准从被动文档转变为在软件开发生命周期中主动执行的控制系统。报告显示，自 2026 年初以来，该公司的 AI 代码审查工具已识别出近 23 万处不符合工程规范的问题，其中近 1.6 万处导致审批被驳回。Cloudflare 还将同样的方法应用于技术设计和事故报告，使用一个叫作 Cloudflare Codex 的中央知识库作为其工程标准的单一事实来源。 这一转变并非简单地把 AI 用于代码审查，而是将工程知识改造为机器可读取、可强制校验的形态。通过结构化的 RFC 文档定义标准，约束被分为建议（SHOULD）与强制（MUST）两个等级，并赋予明确的所有者和生命周期状态。新规范上线时可先仅提供建议，后续再过渡到能够阻断代码变更的强制管控规则。由此形成“指引建议 → 观察 → 强制执行”的递进模式，使治理成为开发工作流的一部分，而非工程师需要单独查阅的内容。 Cloudflare 将该模型应用于开发的多个阶段。AI 可以在开始实现之前审查技术规范，在开发期间依据同一标准检查代码，并在事后评估事故报告。这形成了一个潜在的强…

8月27日，“搭子进行时——百度搭子产品发布会”在上海举行。百度搭子围绕“交付即惊艳”宣布个人版、企业版、专业套件及工作台能力一揽子升级，重点面向自媒体、金融等专业场景，覆盖选题策划、资料研究、内容制作、财报分析、行业研究和报告输出等任务，并形成可用于发布和汇报的图文、脚本与分析报告。此前发布的AI产品榜显示，百度搭子月活674.30万，环比增长1063.79%，位列AI办公智能体增速第一。 百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在现场表示，百度搭子今年3月发布以来，5个月内已完成150次迭代，过去一个月用户增长近9倍。用户规模增长快，说明产品命中了用户需求，但产品体验是否做到极致、交付结果是否做到惊艳，决定用户是否愿意留下。百度搭子要用更好的体验和更稳定的交付，让智能体真正成为个人和企业值得依赖的生产力伙伴。 资料分散、工具频繁切换、生成结果仍需大量修改，是当前AI办公的主要问题。百度搭子此次提出“交付即惊艳”，将办公智能体的价值落到最终成果：执行过程专业，结果内容扎实、表达出彩、拿来即用，同时允许用户随时修改、接管和复用。 针对不同任务挤在同一个对话框、结果难以继续加工的问题…

2026具身智能黑马玩家昆仑行机器人，全面领先全球权威榜单 WorldArena。 据媒体报道，具身智能领域的权威评测WorldArena 2.0 Track 1发布了最新成绩，昆仑行机器人研发的昆仑世界模型GeWu，以69.58分的成绩，斩获图像质量（Image Quality）单项冠军，同时以65.91的综合得分，获得全球榜单亚军。模型在物理一致性（Physics Adherence）、可控性（Controllability）等多项关键能力维度上实现大幅领先，是本次77支参赛模型里，唯一一个在6大评测维度中，获得其中4项前4名次的模型，体现出极强的综合能力。 作为世界模型赛道的权威评测基准，WorldArena 由国际顶尖高校及科研机构联合共建，WorldArena 2.0在1.0的基础上构建全面基准，从模态、功能、平台三大关键维度扩展具身世界模型评估。本次评测的WorldArena Track 1赛道，聚焦具身智能模型的基础核心能力，重点考核模型“看得准、猜得对、画面真实合理”的核心素养，突出模型在物理因果上的合理性。 考核标准严苛，专业度拉满，WorldArena Track …

随着大语言模型能力边界的持续拓展，AI Agent 已从概念验证阶段迈入大规模工程落地。然而，Agent 内部复杂的任务规划、工具调用与记忆检索机制，使得传统的应用观测手段在面临这类非确定性系统时显得力不从心。本文整理自火山引擎应用观测技术负责人钱世俊在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享《给 Agent 做“CT”：大规模 Agent 的可观测与质量保障体系》。 钱世俊系统性地阐述了团队在 Agent 可观测性领域的工程实践，分享了如何从零构建一套覆盖基础设施到业务语义的统一观测底座，并以此为基础实现 Agent 内部链路的白盒化透视、根因可解释性以及持续优化的工程闭环。 以下是演讲实录（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）。 背景与挑战：Agent的“黑盒”困境 从去年开始，Agent 的能力逐渐进入我们的视野并持续增强。与早期大模型简单的一问一答模式不同，现代 Agent 能够自主进行任务规划，调用种类繁多的外部第三方工具，并利用记忆与知识库来沉淀上下文，从而完成更为复杂的业务目标。然而，这种能力的跃升也带来了全新的观测挑战。当系统运行正常时，智能体的表现令…

亚马逊欧洲站将默认退货窗口从30天压缩至14天，看似只是数字调整，却在德、法等国引发连锁反应。本文深入剖析各国消费文化差异、不同类目的收益分化，以及卖家如何将售后政策转化为竞争筹码，为欧洲跨境卖家提供过渡期的实操指南。 2026 年 8 月，亚马逊欧洲站对外更新退货机制。10 月 1 日之后送达消费者手中的订单，平台默认退货窗口从沿用多年的 30 天压缩至 14 天，FBA、自发货卖家统一执行这套新标准。 对照欧盟《消费者权益指令》，14 天属于法定冷静撤销权。过往 30 天周期里多出的 16 天，是亚马逊向市场提供的自愿性福利，本次调整只是将默认标准回落至法律基线，并不来自监管层面的新规加码。规则文本的改动看似只是数字上的缩减，放在欧洲五国长期形成的消费土壤中，却引发连锁的售后摩擦。德国、法国的运营端已经捕捉到信号，公告落地后，相关咨询与纠纷苗头已经显现。 01 消费认知存裂隙 规则条文打印在公告页面，市场却活在长久形成的消费习惯里。德、英、法、意、西五国，撑起欧盟接近七成电商交易规模，也是中国出海商家收入的核心阵地。各国消费者对待退货的态度，却拉开巨大差距。 德国零售市场长期存在宽…

苹果的地图服务 Apple Maps 加入了广告。美国和加拿大用户的搜索结果顶部以及“推荐地点（suggested places）”部分会显示付费广告商家的名字。苹果表示，广告可能基于用户的大致位置、搜索词或正在查看的地图区域，但不会与用户的 Apple 帐户关联，个人数据也保留在设备上。付费商家上会显示“Ad”的蓝色徽章。苹果强调，其广告政策致力于保护用户隐私，苹果不会收集或存储个人数据，也不会与第三方共享。

德芙七夕广告因不当文案翻车，背后是品牌内容生产与审核体系的系统性失灵。从罗技到OPPO，类似事件频发，揭示流量追逐与品牌资产维护的深层矛盾。本文剖析组织事故根源，探讨品牌如何在AI加速内容生产的时代守住底线。 德芙本来是最会讲爱情故事的品牌之一。 纵享丝滑四个字，把巧克力的口感和浪漫的感觉绑在了一起，每逢情人节、七夕，德芙也天然应该站在真挚、甜蜜和爱情表达这一边。 但今年七夕，德芙官方旗舰店的一条短视频，把这种甜蜜写成了另一种味道。 文案讲的是，女生向男朋友要了很久的德芙礼盒，男朋友一直没有买，后来她趁男朋友不在，把商品分享给暧昧对象，对方开车两个小时送了过来，最后还落了一句很甜。 一盒三四十元的巧克力，硬是被写成了一段狗血爱情故事。 网友很快把它称为绿帽巧克力。8月25日，相关话题登上热搜，当天晚上，德芙发布致歉声明，承认涉事短视频由第三方店铺运营团队创作并发布，没有严格执行品牌方的内容审核流程。 德芙同时承认，文案的表达方式和价值导向明显不当，店铺客服面对消费者质疑时也作出了不恰当回应。 到了这里，整件事似乎已经有了一个标准结局，内容下架，品牌道歉，运营整改，审核加强。过几天热搜散…

走过数年的市场培育与规模化探索，无人配送行业正在迈入效率优先、商业价值兑现的竞争下半场。 行业发展初期，赛道处于跑马圈地的扩张期，竞争逻辑简单粗放。市场普遍以无人车投放数量、试点城市覆盖范围，作为衡量企业实力的核心标尺。但随着行业迈入商业化深水区，市场考验变得更加务实：无人车能否稳定高频履约、长期常态化运营？新车从进场部署到产生真实收益的周期能否大幅缩短？降本增效的成果是否可量化、可持续？跨场景、跨城市拓展的门槛能否真正降低？ 与此同时，伴随市场需求爆发、政策支持等外部条件催化，当下无人配送赛道已然形成原生无人车厂商、智驾供应商、传统整车厂三派鼎立的格局。 下半场的胜负逻辑悄然切换：规模依旧是行业竞争的基础底色，但落地效率、标准化产品、真实商业价值，正在成为拉开行业梯队差距。此背景下，“无图能力”作为改写行业竞争规则的关键变量，已成为各家突破规模化瓶颈的必争之地。 三派分庭抗礼：各有发展优势，也各有客观挑战 基于各自的原生基因三大主流派系此前已搭建起自身的行业基本盘，但同时也都面临需要攻克的课题。 作为行业最早的拓荒力量，以新石器、九识智能为代表的原生无人车厂商，凭借先发优势抢占了核心…

中国分布式数据库市场正在从“技术可行”走向“规模化竞争”。 近日，全球增长咨询公司沙利文发布《2026年中国分布式事务型数据库市场研究报告》，首次从技术标准层面对分布式数据库进行明确界定。报告显示，2025年下半年至2026年上半年，中国分布式事务型数据库市场规模约59.5亿元，OceanBase以20.2%的市场份额位居第一。 与此同时，中国分布式数据库市场已从互联网及支付场景的内部技术验证，逐步进入金融核心系统突破、通信及关键行业规模应用阶段。伴随数据库技术持续成熟、生态体系不断完善，以及企业对核心业务系统可靠性要求不断提高，分布式数据库正逐步从新型数据库产品，发展为企业数据库体系的重要组成部分。 分布式数据库进入规模化竞争期 此次研究首先厘清了分布式数据库的市场边界。报告进一步从技术架构层面对分布式数据库作出明确界定：采用存储与计算均可横向扩展的分布式架构、具备跨节点事务一致性、数据强一致性及高可用能力，能够实现 RPO=0 的数据可靠性保障。 按照上述定义，2025H2—2026H1期间，OceanBase以20.2%的市场份额位居第一，阿里云、腾讯云和华为云分别以17.9%、…

8 月下旬的财报季，拼多多母公司 PDD Holdings 二季度收入 1124 亿元，同比增长 8%；归属于普通股股东的净利润 272 亿元，同比下降了 12%，在线营销服务收入 576 亿元，只增长了约 3%；交易服务收入 547 亿元，增长 13%。平台仍在增长，只是最熟悉的广告引擎已经慢下来。与此同时，研发费用升至 46 亿元，同比增长 40%。 研发费用没有只流向一个“AI 项目”，也很难在财报里逐笔认领。它散在平台治理、农产品标准化、工厂改造、乡村履约、海外合规和本地仓配里。过去两年，电商行业热衷讨论流量怎么分、补贴还能打多久。拼多多这份财报透露出的变化要慢得多，也更麻烦：平台开始碰供应链里那些原本由产地、工厂、检测机构、物流商和海外服务商各自承担的工作。 这些工作短期内不一定长成一条醒目的收入曲线，却会决定下一阶段还能不能继续增长。 从商品上架，走到生产现场 在广东一处荔枝产区，果子装箱前多了一道并不复杂的动作：贴溯源码。消费者扫码后，可以看到产地、发货主体以及检验检疫等信息。对生鲜电商来说，二维码本身不是多高的技术门槛，难的是码后面的数据能不能对得上这箱货。 荔枝从采摘…

2026 年，智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破？点击下载"《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书，获悉专家一手前瞻，抢先拥抱新的工作方式！ 多年来，raw → transformed → curated 这种多层数据架构一直是把结构化数据转换成可分析资产的黄金标准。它为数据生命周期带来了纪律性、清晰度和可信度。在这条成熟的管线里，raw 层负责接入原始数据并保留原始状态；transformed 层负责清洗、增强并整合数据，形成一致视图；curated 层则输出经过精细整理和优化的数据，供业务直接消费。 但企业每天产生的大量非结构化数据怎么办？通话转录、支持工单、法律合同、图像和视频里都蕴藏着有价值的信息。尽管潜力巨大，这些数据却经常分散在割裂的孤岛里，只靠临时脚本处理。结果就是洞察不一致、决策变慢，而且企业错失了释放这些数据真实价值的机会。 现在，是时候把同样的严谨性应用到非结构化数据上了。 我们引入了一种全新的方式，用 Snowflake Cortex AI Functions 来实现“把非结构化变成结构化”：将非结构化数据直接引入数据仓库，并通过可复用的工作流，把它转…

8月26日晚，千问办公首发上线刚刚发布的Qwen3.8-Flash模型，同时推出标准模式。即日起，所有用户可通过全新的标准模式体验Qwen3.8-Flash。基于最新的模型，用户可以用更少的积分消耗、更快的Token吞吐速度完成任务。未来，千问办公的模型供给将只有标准和高级两种模式，95%的日常任务通过千问办公标准模式即可完成，仅5%的复杂任务需要使用高级模式。 用户体验的提升来自模型升级与Agent协同优化。全新架构的Qwen3.8-Flash以千亿级总参数实现了超越Claude Opus 4.6的性能。同时，千问大模型团队与千问办公团队还联合推出了办公专属版本Qwen3.8-Flash，针对多步规划、工具选择、上下文压缩等场景进行专项训练调优，并通过推理优化和定制Harness架构进一步实现吞吐效率提升。在真实办公场景测试中，千问办公标准模式的单任务生成速度提升约100%，Token消耗平均减少75%。 在真实AI应用场景，高性能通常意味着高成本和高延迟，低成本则需要以牺牲智能为代价。Agent与模型的深度协同优化，正在打破性能、成本和速度的“不可能三角”。随着模型智能密度的持续提…

国内市场方面，本周多地楼市支持政策落地，上海发布楼市优化政策，下调首付比例、增设购房补贴，公积金提取条件进一步放宽。8月LPR报价维持不变，1年期3.00%、5年期以上3.50%。7月经济数据显示工业、进出口具备韧性，但地产投资、就业数据仍存压力。货币政策维持流动性合理充裕，逆回购操作利率保持平稳，后续观察地产政策向销售端传导效果。

资本市场高质量发展背景下，本土行业分类建设没有现成完美范本。既要吸收成熟范式的优点，又要直面 A 股多元经营、产业快速迭代的本土现实，在理论逻辑、实操可行性、多场景需求之间持续权衡迭代。济安金信行业分类的探索实践，为国内资本市场基础设施建设提供一份值得观察的样本。

一个打着"汉诺威公共政策研究所"旗号的亲以色列网站，在九天内发布了124篇、超56万字的报告，旨在优化内容以引导ChatGPT等AI聊天机器人引用其亲以观点。该网站由美国公司Piro Inc依据《外国代理人登记法》为以色列政府分发内容，其背后是以色列政府数千万美元资助、经Havas Media等第三方转手的更广泛宣传行动。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta6v56y03yiroj2ki26viqh

近日，达卯科技与福建智算方舟科技有限公司达成深度合作，为长乐机场综保区人工智能智算中心（一期）提供全栈式算电协同服务，覆盖建设咨询与全过程技术管理、算电协同平台部署、算电协同储能电站运营及智能运维等全生命周期链条，助力打造东南沿海标杆级绿色智算枢纽。 福建智算方舟是智能计算领域创新企业，深耕智算中心投资运营、高性能服务器及推理一体机研发生产与销售，致力于为全球客户提供全栈式算力解决方案。 作为福建智算方舟深耕数字经济的重要布局，长乐机场综保区人工智能智算中心集数据存储运算分析与应用赋能于一体，一期规划15000P算力规模，建成后将填补东南沿海高端智算供给缺口，为福建及华南地区科研、金融、制造、医疗等多行业数字化转型提供算力支撑。同时，依托空港保税的独特区位优势，项目将深化闽港、闽台数字协作，带动区域数字产业集聚，为福州新区数字经济高质量发展注入持久动能。 本次合作中，达卯科技依托算电协同全链路技术积淀与全周期项目落地经验，提供从建设咨询到运营增值的一体化服务。 建设阶段，达卯深度介入设计审核、施工管控、竣工验收全流程，在保障工程质量标准与安全前提下，前置植入算电协同规划、方案设计和经济…

腾讯WorkBuddy的崛起并非规划中的一步，而是源于一个险些被砍的DevTools项目。本文通过汤道生的深度复盘，揭示了腾讯在AI竞赛中的真实策略：熬得久比起得早更重要，场景与工程能力是最大底牌。从代码工具到办公智能体，腾讯如何穿越周期？ 过去几个月，AI智能体成了大厂争夺最激烈的主赛道。腾讯、阿里、字节等公司陆续加码，腾讯WorkBuddy也跑出了一定的领先优势。 最近，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在一篇文章中，系统回顾了过去两年在AI一线推进产品与落地的思考与实践，披露了多个鲜为人知的细节。 比如，WorkBuddy的成长并不在腾讯原先的规划之中。它来自一个在降本增效阶段一度面临收缩的DevTools项目。团队先从代码托管、Web IDE和代码沙箱做起，后来沿着AI Coding做出CodeBuddy，又在“龙虾”走红后，将同一套Agent能力推向更广泛的办公场景。 这篇文章还谈到了腾讯过去两年做AI时更复杂的一面：算力不足对混元训练和产品发展的影响，元宝在增长压力下走过的弯路，模型与产品Co-Design的必要性，以及个人Agent、服务Agent和A…

8月26日，即梦AI正式推出影视内容厂牌“即梦片场”，面向电影、剧集项目开放征集，入选项目将获得算力、技术、资金、行业资源等多维支持。依托 “即梦片场” 的分级合作机制，即梦 AI 将携手影视公司、专业影视团队与 AI 内容创作者，共同探索 AI 原生影像从创作到发行的完整商业路径。目前项目征集已全面开放，创作者可以通过即梦官网或官方账号的“即梦片场”入口申请参与合作。 聚焦电影与剧集，定义AI影像的审美标准 作为内容厂牌，即梦片场重点面向电影和剧集两类内容，目标是孵化一批在故事、视觉、表达上具备院线级或平台头部水准的影像作品，支持“精品、优质、高审美”的AI影像项目加速落地。 具体而言，电影项目面向时长90分钟以上、目标为院线上映或网络平台发行的影视项目；剧集项目则面向连续性剧集或单元剧，作品可发布于长视频或短视频平台。 两类项目在题材与风格上均不设限制，核心关注故事潜力、视觉开发基础和IP 延展空间。其中电影项目需提交原创故事或剧本，如果是改编项目则需提供IP授权；所有项目申报时均需提供基础视觉资产，或完整样片。据悉，即梦片场合作对象主要涵盖三类创作者：拥有成熟制作经验和行业资源的…

一个工厂老兵，试图把老师傅的报价经验装进AI 在CNC非标加工行业，一张图纸抵达工厂后，通常不会立刻变成一串价格。 报价员需要先判断材料和毛坯尺寸，再识别孔、槽、曲面、薄壁等几何特征，然后手动评估需要使用几轴机床、什么刀具、安排多少道工序。 公差、表面处理、装夹次数、材料利用率以及工厂当前的设备和人工成本，都会改变最终结果。 对于标准件，这套流程可以被固化在系统中，但非标零件这套流程就复杂多了，处理这类非标准件每一张图纸都可能意味着一次重新计算。 曹冬冬在工厂里做了15年工业产品。 过去，他看到的报价方式往往高度依赖人：老师傅打开图纸，凭经验判断加工难度，再结合材料、工时和损耗给出价格。一套复杂图纸，可能需要两三个小时才能完成报价。 经验丰富的人能够迅速发现薄壁变形、深孔加工或者多次装夹带来的额外成本，但这些判断通常存在于个人脑中，很少被完整记录下来。人员一旦离开，经验也很难留在工厂。 这是曹冬冬决定开发一套AI报价系统的起点。 他不是算法工程师，也没有专业软件开发经历。从零开始学习大模型、Python和本地推理后，他完成了“Union·由你｜CNC非标智造炼金术师报价系统”，并获得A…