GoogleCode
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一加15真机首曝 矩阵Deco 不再联名哈苏
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。
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7.3GHz新纪录！HiCookie再创9800X3D+技嘉X870主板超频战绩
技嘉2025新品发布会圆满落幕，展示X3D系列主板、OLED显示器及AI+TOP等新品，并推出D5黑科技2.0和X3D鸡血模式2.0软件更新。超频大师HiCookie现场演示液氮超频，使用技嘉X870AORUS TACHYON ICE主板搭配9800X3D处理器，创下7.3GHz超频新纪录并通过CPU-Z认证。主板专为超频设计，支持D5黑科技内存优化技术，提升带宽降低延迟，适合各类玩家轻松体验高性能。
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OpenAI发布GPT-5-Codex：可完成7小时单次编程任务
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�
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荐 腾讯悄悄上线了“Claude Code”，居然还支持微信登录。
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。。。
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Claude 用不了？蓝耘 Coding Agent 提供原生替代方案，更轻量、高性价比的替代选择
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。
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三星携手约翰・霍普金斯应用物理实验室以新一代Peltier Cooling制冷技术荣获R&D 100 Awards
三星电子与约翰·霍普金斯应用物理实验室（APL）合作开发的新一代Peltier制冷技术，采用纳米薄膜材料，将制冷效率提升近75%，荣获R&D 100创新大奖。该技术可应用于半导体、医疗设备、汽车电子及数据中心等领域，成果已发表于《自然·通讯》期刊。三星表示将持续投入创新研发，巩固其在下一代制冷解决方案的领先地位。
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小渔夫20周年荣膺Google双料大奖，共筑品牌出海新生态
2025年8月14日，小渔夫在Google中国总部举办的B2B代理商高层研讨会上，凭借出海营销领域的突出贡献，成为全国唯一同时获得谷歌“百万会员俱乐部战略合作伙伴”与“星火Plus优秀客户成长合作伙伴”双项认证的企业。这标志着谷歌对其技术实力和重塑B2B出海营销模式的战略认可。双方将携手推动B2B客户从效果营销向全方位海外营销转型，打造行业标杆案例，助力更多中国B2B企业在国际舞台绽放光芒。
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Google Gemini vs Deepseek：谁更适合你的业务场景？AI大模型选型终极对比指南
企业在选择大模型时面临两难：国际大厂的Gemini技术先进，但国内DeepSeek性价比突出。AIbase平台通过真实场景测试数据指出：1）跨境电商客服场景中，Gemini多语言识别准确率提升12%，但需注意API延迟问题；2）金融研报分析场景下，DeepSeek支持128K长文本且成本仅为Gemini的1/3。决策关键：抛开参数迷雾，聚焦成本、响应速度、语言支持和场景匹配四大维度。AIbase提供可视化对比工具，3分钟生成专属选型报告，让技术决策不再玄学。
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MCP服务库完整指南：如何选择最适合的Model Context Protocol服务
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。
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AI 大模型选型指导：一文实测 Kimi‑K2‑Turbo‑Preview 与 Qwen3‑Coder‑Flash
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。
