登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
暂无图片
4 月下旬，彭博社报道称，Manus 背后的公司蝴蝶效应（Butterfly Effect）已获得一轮由美国风投 Benchmark 领投的 7500 万美元融资，这一轮融资将公司估值直接推高到 5 亿美元，几乎是此前估值的五倍。彼时，AI 大模型赛道正处于“百模大战”的焦灼期，而 Manus 主打“自主执行任务”的特性——能在云端独立完成各种任务，还记得当时官方直接在官网展示了简历筛选、股票分析
然后，通过这些年来的工作，我从其他人那里学到的一切，我自己的思考，以及世界的发展，它开始变得更高分辨率。——也许只是一些实验室里的人，或者政府里的一些人，或者是一个更广泛的全人类范围的审议过程——但总得有人在某个时刻，某个地方，可能需要弄清楚我们想用这项技术做什么，这种超级先进的人工智能，我们想朝着什么样的未来努力？所以，这是我想强调的一点：我们今天需要的很多东西，以及需要鼓励人们去做的很多事情，
快手可灵团队与南开大学成功定位了现有多模态大模型在情感线索捕捉中的关键短板。提出了新的模块化双工注意力范式，并基于此构建了一个涵盖感知、认知与情感能力的多模态模型‘摩达（MODA）’。该模型在通用对话、知识问答、表格处理、视觉感知、认知分析和情感理解等六大类任务的21个基准测试中均实现了显著性能提升！
是编程语言流行趋势的一个指标，每月更新，这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量，其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区，如 Google、百度、维基百科、必应、Hao 123 等等。在编程语言持续演进的当下，我们也经常从评论区看到有不少开发者开始讨论：在 AI 大模型已经越来越擅长“写代码”的今天，编程语言之间的这场“排位战”是否还有关注的必要。从本月榜单来看，编程语言整体趋势依
但在这些表象背后，真正支撑起它飞跃式成长的，是持续投入的底层基础设施——包括更大的数据集、更强的算力、更高效的训练系统。我们的目标是持续构建并整合世界级的基础设施、研究与产品团队，加速推进使命，将 AI 的成果带给全球数亿用户。OpenAI 的 Scaling 团队正是负责整个后端硬件与软件系统的建设与维护，包括数据中心、训练平台，这些都是模型智能能力提升的主要路径。正因此，“Scaling”团队
几乎所有产品都开始转向“代理式（agentic）”开发模式——不再依赖单次 LLM 响应进行补全，而是让大模型在一个循环中调用各种工具，来完成更复杂的任务：分析代码库上下文、读取网页与文档、编译程序、运行测试、修复失败构建或测试、不断迭代等。比如说，Sentry 的 MCP 服务器就暴露了一些工具，可以让代理获取带有堆栈信息的问题报告、调试上下文，甚至调用 Sentry 自家的 bug 修复代理。
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！
从那天起，他在苹果的每一步都变得格外谨慎，时刻考虑着总部会如何解读他的行为，以及可能带来的影响——无论这些影响是有意为之还是意料之外。有人追求代码的极致严谨和规范，有人热衷于将逻辑压缩得干净利落，有人喜欢在注释里加几句自嘲或者冷笑话，也有人走上了更“文艺”的路线——在代码中悄悄藏下一些只属于自己的小彩蛋。彩蛋，究竟是“多余的风险”，还是“程序员的浪漫”？那么，你写过“彩蛋”吗？但正如他自己所说的那
直面 AI 技术真相：为什么 AI 一直迭代的是智力？为什么在具身智能大火的今天，大多数机器人还是在执行预设任务？编程的本质究竟是什么？
