11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
9月22日,第五届世界生物圈保护区大会在杭州开幕,这是该会议首次在中国及亚太地区举办。BOE(京东方)作为首个支持联合国“科学十年”倡议的中国科技企业,携手联合国教科文组织联合主办“科学十年”分会,展示其以技术创新赋能非洲等欠发达地区科学发展的实践成果。会议期间,BOE通过“Windows to STEM”倡议推动非洲STEM教育能力建设,并发布可持续发展品牌“ONE”,彰显其全球化布局与可持续发展理念。未来,BOE将持续携手全球伙伴践行可持续发展,为全球科学普及与绿色低碳贡献力量。
忆联近日推出首款消费级QLC SSD产品AE531,基于QLC NAND技术,具备卓越生态兼容性与全生命周期成本优化。产品采用新一代控制器与智能IO加速模块,实现高达6800/5600MB/s顺序读写速度,性能媲美TLC产品。通过超低延迟架构、动态资源调度与持久性能保障三大核心技术,显著提升混合读写效率。支持国密加密算法,适配多平台操作系统,单位容量成本较TLC下降30%,功耗低于2.5mW。历经7000+项严苛测试验证,平均无故障工作时间超200万小时,为消费级PC、笔记本电脑等终端提供高性价比存储解决方案。
一加15在PEL夏季总决赛首次亮相,成为新一代官方比赛用机。采用类似一加13T的圆角矩阵摄像头设计,搭载OPPO LUMO影像系统,首发1.5K+165Hz超高分屏。配备骁龙8至尊版芯片,采用台积电3nm工艺,CPU为2+6全大核架构,超大核主频4.61GHz,GPU主频1.2GHz。
OpenAI宣布推出新一代AI编程模型GPT-5-Codex,其最大亮点是创新的动态时间分配系统。 不同于传统AI追求秒级响应”,该模型可根据任务复杂度灵活调整处理时长,从数秒到7小时不等,以更接近人类专家的决策方式优化代码质量。 GPT-5-Codex产品负责人亚历山大恩比里科斯解释称,传统模型在任务初期即固定计算资源,而GPT-5-Codex能实时评估需求:动态决定加速推进、暂停语法核�
昨晚,腾讯发了他们的CodeBuddy Code,正式也加入命令行编程Agent战场。 说实话,CodeBuddy这产品,真的有点玄学在身上的。 我之前就当个新闻写,写了两次,一次插件,一次IDE,两次都快10w+,尼玛。。。
Anthropic宣布停止向中国资本控股企业提供Claude服务,蓝耘Coding Agent凭借强代码能力、灵活适配性及高性价比成为可靠替代选择。支持多模型切换、低迁移成本,提供可视化控制台和本地化服务,助力开发者无缝衔接开发流程,确保工作连续性。
本文汇总了AI领域最新动态:苹果与谷歌合作,计划在Siri中引入Gemini AI技术;OpenAI向免费用户开放Projects功能,提升任务管理效率;谷歌推出免费Gemini CLI工具,集成GitHub提升开发效率;OpenAI估值飙升至5000亿美元,二级股票售出103亿美元;苹果自研AI搜索引擎“世界知识问答”计划2026年上线;月之暗面发布Kimi K2-0905模型,提升编程与创意写作能力;Raycast推出Cursor Agent插件优化代码编辑;谷歌发布nano banana官方Prompt模板,助力创意设计。
本文介绍了AI日报栏目,聚焦人工智能领域最新动态。主要内容包括:腾讯开源具备3D重建能力的HunyuanWorld-Voyager模型、通义实验室推出的多智能体开发框架AgentScope 1.0、即梦AI开放图像与视频生成API、腾讯翻译模型Hunyuan-MT-7B在WMT2025斩获佳绩、苹果推出图像生成技术STARFlow和视觉语言模型FastVLM、新模型CoMPaSS-FLUX.1提升空间理解能力、Cherry Studio免费提供Qwen38B模型、谷歌Gemini API新增网页内容解析功能,以及腾讯优图开源智能体框架Youtu-Agent。这些进展展现了AI技术在多个领域的创新与应用。
本文介绍了MCP(Model Context Protocol)作为连接大型语言模型与外部数据源的重要桥梁。随着AI技术发展,选择合适的MCP服务库对开发者至关重要。文章分析了MCP服务库的核心价值:提升开发效率、增强系统互操作性、降低技术门槛。评估MCP服务库质量需考虑协议兼容性、安全性、生态系统丰富度及社区活跃度等维度。建议开发者根据业务需求选择服务,初创公司可侧重简便性,大型企业应关注安全性和扩展性。文章还指出MCP服务未来将向云原生化、智能化运维和标准化方向发展,并推荐使用专业对比平台(如mcp.aibase.cn)辅助决策。
本文对比分析了Kimi-K2-Turbo-Preview和Qwen3-Coder-Flash两款AI大模型在开发者选型中的表现。K2-Turbo采用MoE架构,激活参数32B,支持128K上下文,在代码调试和自动化流程方面表现突出;Qwen3-Coder为480B参数的MoE模型,原生支持256K上下文,擅长大规模代码库理解和API集成。二者在中级任务表现接近,但K2在复杂可视化任务更优,Qwen3在多轮Agent调用更稳定。建议根据需求选择:注重调试自动化选K2,需要长上下文支持选Qwen3。推荐使用AIbase模型广场进行高效选型对比。