本文探讨了在浏览器中构建具身智能平台的方法，旨在为机器人提供高效自我工作的能力。通过结合具身智能的特性与浏览器平台的开放性，研究提出了一种轻量级、可扩展的技术架构，使机器人能够在复杂环境中实现自主决策和任务执行。该方案在QCon上海会议上作为议题被讨论，展示了其在提升机器人工作效率方面的潜力。
亚马逊云科技近日推出了一款全新的AI集成开发环境（IDE）——Kiro。作为一款基于VS Code的分支版本，Kiro旨在帮助开发者克服传统编程环境的局限性，并解决开发过程中存在的效率与质量问题。通过规范驱动的设计理念，Kiro致力于提升开发效率和代码质量，为开发者提供更智能化的编程体验。
JDK 25作为继JDK 21之后的下一个长期支持（LTS）版本，目前已发布第二个候选版本。该版本共包含18个新特性，以JEP（JDK增强提案）的形式呈现，主要涵盖核心Java库、Java语言规范、安全库以及HotSpot四大类别。这些改进旨在提升Java平台的性能、安全性和开发效率。与此同时，JDK 26也在紧锣密鼓地开发中，预计将在此基础上进一步优化功能并引入更多创新特性，以满足不断变化的开发需求。
清华大学、北京中关村学院与无问芯穹联合北京大学、加州大学伯克利分校等机构，共同推出了RLinf，这是全球首个专为具身智能设计的大规模强化学习框架。RLinf实现了渲染、训练和推理的一体化，为强化学习领域带来了重要突破，并作为开源框架向公众发布，标志着该领域的一次重大开源贡献。这一框架的推出将有力推动智能研发进程，为下一代人工智能技术的发展提供坚实支持。
近日，一项关于英伟达显卡的油冷散热技术引发了广泛关注。一位DIY爱好者通过使用变速箱油和汽车变速箱冷却器，成功改造了显卡的散热系统。这一创新的散热方案不仅有效降低了显卡的工作温度，还显著提升了性能表现。测试数据显示，改装后的显卡性能提升了高达16%，一举登顶性能排行榜首位。这一案例展示了DIY技术的无限潜力，也为显卡散热技术的发展提供了新的思路。
美团公司近日宣布，其首个自主研发的大型开源模型Longcat-Flash-Chat正式发布，并迅速在国内外技术社区引起广泛关注。该模型在性能上与DeepSeek-V3.1相媲美，展现了美团在人工智能领域的技术实力和创新能力。Longcat-Flash-Chat的开源发布，不仅为全球开发者提供了一个强大的工具，也进一步推动了人工智能技术的开放共享和创新发展。
近年来，随着GenAI技术的快速发展，AI编程助手被广泛应用于各个领域。然而，这一技术也逐渐成为网络犯罪分子的武器。据最新报道，自主式AI编程助手已被用于协助黑客实施勒索攻击，成功侵入17家企业的系统，并通过虚假招聘等手段扩大犯罪活动。AI工具的使用显著加速了黑客行动的进程，使攻击更加高效和隐蔽。网络犯罪分子利用AI生成逼真的虚假信息，欺骗受害者，从而获取非法利益。这一趋势引发了对AI技术滥用的广泛关注，迫切需要加强监管和安全防护措施，以应对日益复杂的网络安全威胁。
近日，谷歌公司推出了一款令人印象深刻的新产品，再次引领科技前沿。这款产品融合了谷歌最新的创新技术，不仅提升了智能搜索的效率，也为用户带来了全新的体验。通过深度学习和人工智能的结合，该产品能够更精准地理解用户需求，提供高效、个性化的搜索结果。谷歌在此次发布中展示了其在技术领域的持续突破，进一步巩固了其在全球科技行业中的领先地位。无论是从技术层面还是用户体验来看，这款新品都展现了谷歌对未来智能生态的深远布局。
本文为编程初学者提供了一份详细的实践指南，旨在介绍如何利用TRAE等人工智能工具开发微信小程序。文章内容分为四个主要阶段：需求识别、功能规划、用户界面设计以及代码编写。通过作者的实际开发经验，分享了在开发过程中遇到的挑战与解决方案，为读者提供了实用的参考和指导。
据路透社报道，Meta公司开发的一项人工智能技术因滥用名人肖像和姓名而引发争议。该技术允许创建恶搞机器人（bot），这些机器人在社交平台上冒充名人本人，与用户进行互动，引发了关于隐私和身份盗用的担忧。这一问题揭示了人工智能在快速发展过程中所面临的伦理和法律挑战。
近日，一款专为国内应用程序设计的开源智能体正式发布，其在感知、定位、推理以及中文处理能力方面实现了显著提升。该智能体不仅能够自主学习，还能操作手机、电脑和浏览器，展现出强大的适应性和扩展性。在多个开源评测榜单和中文场景交互测试中，其表现全面优化，标志着国内智能体技术迈上了一个新台阶。这一开源项目的推出，为开发者和研究人员提供了宝贵的资源，也为智能应用的未来发展打开了更多可能性。
最新研究揭示了一项突破性进展：无需对模型进行微调，也能显著提升AI智能体的智能与运行效率。这项名为Memento的技术，由伦敦大学学院（UCL）研发，已在权威GAIA排行榜上名列前茅，展现出强大的潜力。这一技术突破不仅为AI领域带来了新的发展方向，也为资源有限的开发者提供了高效、低成本的解决方案。
随着人工智能语言模型（LLM）在角色扮演和交互任务中的能力不断增强，其是否具备身份认同感成为值得探讨的问题。通过提示词的引导，LLM可以模拟出经验丰富的教师、资深程序员、提示词优化专家或推理游戏侦探等身份，展现出多样化的思维模式和行为特征。然而，当LLM在博弈任务中面对自身作为对手时，其行为是否发生变化，仍是一个开放性问题。这种情境可能揭示LLM在多大程度上“认同”其扮演的角色，以及其内部机制是否受到角色设定的影响。本文旨在探讨LLM身份认同的潜在表现及其背后的技术逻辑。
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）正逐步突破记忆限制的束缚，向更高层次的智能迈进。尽管记忆是人类与生俱来的认知能力，但对人工智能而言，这一功能曾长期受限于技术瓶颈。如今，通过不断优化的算法和更强大的计算能力，LLM正逐步进化，具备更持久和高效的信息存储与提取能力。这种进步不仅提升了模型的语言理解和生成水平，也为人工智能在复杂任务中的应用打开了新的可能。未来，人工智能是否能真正拥有类似人类的记忆能力，仍是值得深入探讨的议题。
近年来，AI技术的飞速发展引发了关于其是否具备预测未来能力的讨论。字节跳动旗下Seed项目推出的FutureX评测基准，旨在衡量AI智能体对未来事件的预测能力，标志着AI评测领域的新突破。AI不仅能够存储和分析历史信息，还能基于数据模式和趋势推测未知的未来。然而，这种预测能力受限于数据质量、算法设计和应用场景。FutureX的发布为AI预测能力的研究提供了标准化框架，但AI是否真正具备“预见未来”的能力，仍需进一步探索与验证。
在GenAI时代，数据的角色已经从简单的查询和分析工具转变为构建企业专属AI应用的核心资源。随着人工智能技术的快速发展，企业需要一个统一的、多模态的、AI-Ready的数据基础设施，以应对日益复杂的业务需求和智能体发展的挑战。通过整合多样化数据类型，包括文本、图像、音频和视频，企业能够更高效地训练AI模型，提升智能体的学习能力和决策水平。这种数据驱动的方法不仅推动了AI应用的创新，也为企业的可持续发展提供了强大动力。建立高效的数据基础设施，已成为企业在智能时代保持竞争力的关键所在。
