以下是过去4小时全球AI领域的一些值得关注的动态： AI在编程中的角色：效率与技能平衡的探讨 - 宝玉 宝玉提出，AI应专注于处理重复性编程任务，而设计类工作应主要由AI辅助，开发者需刻意手动编写代码以防止技能退化。他还指出，后端开发者不愿使用AI编码可能源于路径依赖和对舒适区的留恋。资深程序员应提升自然语言表达需求的能力，并可尝试结合伪代码和测试驱动开发（TDD）来利用AI优化后端开发。 Essential AI 发布首个开放模型 Rnj-1 - saranormous 由“Attention Is All You Need”论文作者之一 Ash Vaswani 领导的 Essential AI 团队， …
阅读更多Gemini Deep Research 现在可直接调用Gmail、Google Drive和Google Chat内容，整合个人和企业知识数据，生成更全面、准确、个性化的研究与总结-小互 Gemini Deep Research功能迎来重大更新，现已支持直接调用用户在 Gmail、Google Drive（包括Docs、Slides、Sheets、PDF）和 Google Chat中的内容。这一升级使得Gemini能够自动整合用户的个人和企业知识数据，从而生成更全面、准确且个性化的研究与总结。该功能将Gemini从一个仅能查询公开资料的AI，转变为一个能够理解用户或企业内部文件的智能助手，省去了手动复制粘贴的繁琐。桌面端 …
阅读更多Gary Marcus：警惕AI巨头“大到不能倒”及OpenAI方向性问题 知名人工智能研究者Gary Marcus指出，OpenAI和NVIDIA等公司正步入“大到不能倒”的境地，并预测未来可能会寻求政府救助。他同时引用他人观点，批评OpenAI的发展方向存在偏差，并认为其他公司如DeepMind可能在技术上更具实力。Marcus还表达了对AI行业构建人工超级智能的担忧，并呼吁公众关注这一潜在风险，不应默认接受。 Next Music平台已生成逾700首公开AI音乐作品-Orange AI Next Music平台的用户目前已成功生成并发布了超过700首公开音乐作品。这些作品风格多样，用户可以在探索页欣赏来自不同创作者的独特音 …
阅读更多以下是过去4小时全球AI领域的动态摘要： 关于多模态模型和图像处理的思考-merve AI研究者merve分享了对多模态模型处理方式的看法。她指出，当前许多模型更像是“学会了看”的LLM，而非真正的图像原生模型。她对通过文档检索器进行文档检索提出了“大胆的看法”，认为不应忽视图像模态，并提出了“通过图像解决文本问题”的有趣思路，这可能预示着未来在视觉和文本处理融合方面的新方向。 AI初创公司一年内实现2亿美元营收并招聘工程师-Amjad Masad Amjad Masad转发了一则消息，某AI初创公司在短短一年内，从零收入跃升至超过2亿美元的年经常性收入（ARR），并正在积极招聘工程师。这一快速增长案例凸显了当前AI市场中部分领域的 …
阅读更多Perplexity产品更新：支持连接私有信息源-向阳乔木 Perplexity近日推出一项重要产品更新，允许用户授权连接Notion、GitHub和Gmail等私有应用，以实现更具个性化和深度的信息搜索。这一功能旨在通过整合用户的私人数据源，提供更定制化的搜索结果，从而显著提升用户体验和产品黏性。此举有望让Perplexity成为用户个人信息管理和检索的关键AI工具。 AI Agent与企业低代码应用的未来走向-宝玉 关于ToB领域AI Agent的低代码落地问题，有专家指出，尽管低代码能帮助业务人员快速验证可行性，但其灵活性和深度扩展能力有限。他认为，未来企业内部AI应用的开发方向应是业务人员借助AI辅助，与技术人员紧密合作搭 …
阅读更多在过去四小时内，AI领域迎来多项重要进展，OpenAI 推出了直接集成购物功能的 ChatGPT Merchants，将电商带入对话界面。同时，Anthropic 发布了其新一代模型 Claude Sonnet 4.5，并推出了实验性的实时界面生成功能 “Imagine with Claude”，进一步提升了其在编程和交互方面的能力。此外，Replit 平台的 Agent 3 也创下了新的运行记录。 OpenAI 推出 ChatGPT Merchants 功能，将购物集成至对话界面 - 小互 OpenAI 正式推出 ChatGPT Merchants 功能，将购物体验直接整合进 ChatGPT 的对话窗口，实现“边问边买”。用户现在 …
阅读更多Meta 发布 32B 参数开源代码世界模型 (CWM)-宝玉 Meta AI 发布了全新的开源代码世界模型 (Code World Model, CWM)，该模型拥有 32B 参数。与传统大语言模型不同，CWM 利用“世界模型”让 AI 智能体学会推理和规划，通过模拟代码执行的后果来提升代码生成能力。这使得模型能够理解代码运行时的动态世界，而非仅仅进行“代码模仿”。在多任务强化学习测试中，CWM 在 LiveCodeBench v5 上达到 67.6%，在 AIME24 上达到 76%，在 SweBench Verified 上通过推理扩展达到 65.8%，表现出色。 Google AI 提升 Gemini CLI/Code …
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