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RSC 漏洞 & AI Code综述 & SEE Conf PPT

2025.12.08

开发者周刊

第 260 期
2026.02.16
新年快乐&国产大模型崛起&企业研发AI自动化能力框架
第 259 期
2026.02.07
Anthropic和OpenAI同日发布,大模型还在狂奔吗?
第 258 期
2026.02.02
OpenClaw 才是真正的 AI 入口?
第 257 期
2026.01.26
Vibe Engineering & Skills & jQuery 4.0.0
第 256 期
2026.01.19
软件工程未来两年展望 & Web Almanac 2025
第 255 期
2026.01.12
CES 2026 & Agentic Coding 拆解
第 254 期
2026.01.05
FEDAY 2025 & Meta 收购 Manus
第 253 期
2025.12.29
The End of 2025 & A2UI
第 252 期
2025.12.22
又年底了,AI 啥样了 & State of AI
第 251 期
2025.12.15
React 再爆漏洞 & SPEC 会失败吗 & AutoGLM开源
第 250 期
2025.12.08
RSC 漏洞 & AI Code综述 & SEE Conf PPT
第 249 期
2025.12.01
Snapchat Valdi & AI时代的架构师 & Opus 4.5
第 248 期
2025.11.24
SEE Conf 2025&Gemini3时代
第 247 期
2025.11.17
GPT-5.1与文心5.0&国产编程模型
第 246 期
2025.11.10
2025乌镇峰会
第 245 期
2025.11.03
LongCat-Video发布&如何提升AI出码率
第 244 期
2025.10.27
活动多多的 1024&Vitest 4.0 is out!
第 243 期
2025.10.20
Announcing Vite+ & React Conf 2025
第 242 期
2025.10.13
React Foundation
第 241 期
2025.10.13
你追我赶的时代,太好了!
第 240 期
2025.09.29
Lynx HarmonyOS & 蚂蚁开源Neovate Code
第 239 期
2025.09.22
公众号 AI Feed
第 238 期
2025.09.15
Seedream4.0&小美&Apple发布
第 237 期
2025.09.08
当 Anthropic 禁止服务
第 236 期
2025.09.01
AI 下一站:新消费硬件
第 235 期
2025.08.25
AI 编程的失控风险 & DeepSeek V3.1
第 234 期
2025.08.18
开发者的十字路口
第 233 期
2025.08.11
世界机器人大会 & OpenAI 开源 & GPT5
第 232 期
2025.08.04
AI 时代重生系列
第 231 期
2025.07.28
WAIC 2025 & 扣子开源 & CodeBuddy
第 230 期
2025.07.21
当 Agent 满天飞,我们应该做些什么?
第 229 期
2025.07.14
Vercel+NuxtLabs & MCP安全问题
第 228 期
2025.07.07
Agent 百花齐放 & 上下文工程 & 成熟度模型
第 227 期
2025.06.30
预见 2049 & 目前AI最重要的影响
第 226 期
2025.06.23
prompt2code & Computer Use Agent
第 225 期
2025.06.16
人工智能 × 交互设计 & iOS 26 体验报告
第 224 期
2025.06.09
Cursor 1.0 & Windsurf Statement & php-node
第 223 期
2025.06.02
Prompt=代码 & MCP 蛮荒时代
第 222 期
2025.05.26
JS turns 30 & Google I_O & MS Build 2025
第 221 期
2025.05.19
浏览器里的 AI 革命
第 220 期
2025.05.12
前端开发AI实践 & Figma Config 2025
第 219 期
2025.04.28
Paper2Code & DeepWiki & 独立开发者项目鉴赏
第 218 期
2025.04.21
AI 在中后台实践 & 下半场
第 217 期
2025.04.14
AIBook、ADK、A2A and AI 50 2025
第 216 期
2025.04.07
Agents Are Quietly Transforming FE Development
第 215 期
2025.03.31
State of Vue.js Report 2025
第 214 期
2025.03.24
模型即产品 & 产品范式动摇
第 213 期
2025.03.17
TS重写选择Go & 第19届D2终端技术大会
第 212 期
2025.03.09
前端范式转移 & AGI 还很远
第 211 期
2025.03.03
AI & 低代码
第 210 期
2025.02.24
AI 引领变革 & 前端领域大模型
第 209 期
2025.02.17
Sunsetting CRA & 热文之解读DS
第 208 期
2025.02.10
应用提示词化&AI加速落地&原理学习
第 207 期
2025.01.20
年终总结和最新发布
第 206 期
2025.01.13
2024 JS Rising Stars & GUI Agents
第 205 期
2025.01.06
AI 24回顾&25展望
第 204 期
2024.12.30
2025年技术发展趋势&最后一期
第 203 期
2024.12.23
NPM 投毒 & 智能研发 2024
第 202 期
2024.12.16
Web Almanac 2024 & VSCode M11
第 201 期
2024.12.09
React v19 & Astro 5.0 & 蚂蚁体验技术日
第 200 期
2024.12.02
《生成式人工智能应用发展报告(2024)》
第 199 期
2024.11.25
2025年或将成为 AI Agent 爆发年
第 198 期
2024.11.18
百度世界大会 2024
第 197 期
2024.11.11
AI 普通人的机会
第 195 期
2024.10.28
State of Frontend 2024 & 1024 技术书单

相邻期数

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From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Comprehensive Survey and Practical Guide to Code Intelligence

国内

[京东技术] 京东 AI试穿 Oxygen Tryon 时尚电商

告别 “盲买”!京东 AI 试穿 Oxygen Tryon:让服饰购物从“想象”到“所见即所得”
传统线上服饰购物因无法直观感受上身效果,导致退货率高,商家运营成本增加。今年9月JDD大会发布的京东AI试穿Oxygen Tryon可解决此问题。它借助先进AI技术,消费者上传照片就能“试穿”服装,呈现版型、颜色等上身效果,提升购物满意度、降低退货率。该技术面临肢体动作、服装真实感等技术挑战,其技术实践包括人体关键点提取、服饰特征提取等。它有精准身材识别、逼真材质渲染等创新点,能7秒内生成试穿效果图。未来,它在业务合作、算法升级、功能拓展上有发展空间,京东零售京点点团队也在招人。

[京东技术] 京东云 灵境AIGC平台 AI创作 企业服务

京东云灵境AIGC平台已上线!让AI创作更便捷
2025年12月4日,京东云正式发布企业级一站式AIGC内容生成平台——京东云灵境。该平台聚合多家大模型服务,支持全场景AIGC能力,有海量企业级AI模板库,覆盖多元场景,可快速产出合规商用内容;实现一站式AI创作,接入多样大模型,降低操作门槛;具备多模态内容快速生成能力,压缩创作周期。如在零售电商场景,有针对性模板。目前,它已适配多元场景,为企业提供专属服务,助力打通业务增长闭环。

[京东技术] MCP Easy Code Reader JoyCode 源码读取 Java开发

JoyCode 无法跨项目读取源码怎么办?MCP Easy Code Reader 帮你解决!
文章介绍 MCP Easy Code Reader 解决 JoyCode 无法跨项目读取源码问题。它可按调用链路读取多项目或 Jar 包代码,提高 Code Agent 效率。介绍了其最佳实践,如跨项目调用分析、读 jar 包源码、跨项目阅读源码等,还能用于异常溯源、依赖升级评估等。说明了接入环境要求及两种接入方法,列举常见问题及解决办法。最后阐述实现原理,提供 list_all_project、list_project_files、read_project_code、read_jar_source 四个工具协同工作,实现跨项目、多依赖源码读取。

[京东技术] JED 锁机制 事务 并发丢数据 解决方案

并发丢数据深度剖析:JED的锁机制与事务实战踩坑及解决方案
本文围绕JED锁机制与事务隔离性引发的并发数据丢失问题展开。2025年8月13日,事实逻辑表同步指标与维度到原子服务时出现丢失现象,原因是两次同步时间相近。逻辑表同步核心逻辑为“先删后增”,请求2的删除操作因锁机制被阻塞,查询时又因MVCC读取历史版本,认为指标已存在而未新增。文章深入剖析JED锁决策,指出删除操作不符合最左匹配原则为表x锁;还介绍JED事务相关知识,如ACID特性、隔离级别、MVCC机制等。最后提出解决方案,已用“分布式锁控制同步并发”短期方案解决问题,后续将推进“读 - 算 - 写”拆分的长期优化。

[大转转FE] 浏览器自动化 Selenium Puppeteer Playwright AI Browser Use

🧭 浏览器自动化革命:从 Selenium 到 AI Browser 的 20 年进化史
文章讲述浏览器自动化 20 年进化史。传统自动化能操作但不智能,AI 智能却不会动手,2025 年面临如何让 AI 指挥浏览器的问题。从 2004 到 2025 经历四个时代:2004 年 Selenium 开启自动化测试;2017 年 Puppeteer 提升前端自动化效率;2019 年 Playwright 解决兼容性难题;2024 年 AI Browser Use 让 AI 接管浏览器。各框架有优有劣,如 Selenium 有等待混乱等问题,Playwright 有自动等待等优势,AI Browser Use 实现自然语言驱动。未来浏览器将成 AI 操作界面,用于自动化测试、数据采集等。

[小红书技术REDtech] 多模态大模型 跨视频推理 CrossVid 视频理解

AAAI 2026 | 跨视频推理基准 CrossVid:给多模态大模型出一道“综合题”
多模态大语言模型在单视频理解表现出色,但跨视频推理能力待评估。小红书技术团队推出跨视频推理基准测试 CrossVid 并开源。当前多数视频理解基准局限单视频分析,CrossVid 旨在推动向单查询、多视频范式转变。其亮点有数据规模大、任务层级丰富、覆盖场景广和质量把控严。数据生成经 AI 生成、专家精修和人工标注。评测 22 个主流模型,结果显示 CVR 挑战大,模型时空推理短板明显,闭源模型领先。分析指出模型处理多视频任务有关键帧丢失等瓶颈。CrossVid 揭示模型局限,为研究指明方向,期待未来有更好处理机制、优化架构及智能模型。

[快手技术] 图像生成 扩散模型 隐式奖励建模 偏好优化

NeurIPS 2025 | 让扩散模型“评价”自己:中科院与快手可灵团队提出隐式奖励建模新范式
图像生成领域中,传统偏好优化方法依赖像素级奖励模型,在步骤级偏好优化时存在复杂推理链路、高噪声不兼容和缺乏时间感知等问题。中科院自动化所与快手可灵团队提出Latent Reward Model(LRM)与Latent Preference Optimization(LPO)新范式。LRM利用扩散模型构建图文联合表示输出偏好分数;MPCF筛选高质量偏好数据;LPO在隐空间进行偏好优化。实验表明,LPO在性能和训练效率上均大幅提升,未来有望成图像/视频生成模型对齐基础工具。

[支付宝体验科技] FluidMarkdown HarmonyOS Markdown渲染引擎 开源 AI

FluidMarkdown 正式开源 HarmonyOS 原生 Markdown 渲染引擎,为 AI 流式交互而生
2025年12月4日,FluidMarkdown正式开源HarmonyOS原生Markdown渲染引擎。在AI用Markdown结构化表达的趋势下,它解决了鸿蒙生态移动端渲染Markdown内容的问题。该引擎采用Apache 2.0开源协议,实现iOS/Android/HarmonyOS全平台纯原生Markdown流式渲染。它有完整语法支持、混合HTML标签安全渲染、流式渲染、深度鸿蒙原生集成、可定制样式系统和丰富交互能力等特性。技术理念轻量、稳定、可扩展,还给出快速接入示例。最后诚邀开发者参与开源共建,推动HarmonyOS + AI发展。

[支付宝体验科技] SEE Conf 2025 蚂蚁终端体验科技大会 AI Coding 基础前端 互动及可视化技术

SEE Conf 2025 精彩回顾来啦!附 PPT 及视频
SEE Conf 2025蚂蚁终端体验科技大会于2025年11月22日在杭州举办,时隔两年全新开启。大会含主会场和5大专场,47位嘉宾带来40多场技术分享,涉及AI Coding、基础前端等前沿技术,还有10个技术展台和乐队表演。大会PPT已上传至GitHub和语雀,部分演讲视频已上传至支付宝体验科技视频号及B站。各会场亮点颇多,如AI Coding会场呈现该领域实践经验;基础前端会场革新主题,探讨如何服务AI产品等。此外,技术展台和Workshop体验丰富,乐队表演也为大会增添浪漫氛围。

[数据可视化 AntV] AI数据可视化 AntV GPT - Vis MCP - Server - Chart 开源项目

一句话分析!MCP + GPT-Vis 重新定义 AI 数据可视化
在大语言模型主导的智能交互时代,AntV 团队推出 GPT - Vis 组件库与 MCP - Server - Chart 插件,重新定义 AI 数据可视化。过去,LLM 生成可视化图表面临 Prompt 工程繁琐、易“幻觉”、版本维护困难、跨平台集成复杂等难题。而新方案可让 LLM 一句话生成 25 + 种图表,解决了传统困境。其核心能力包括全覆盖多种图表类型、技术底座零幻觉高可靠易集成、多平台无缝落地。还提供 3 种快速上手方式,且二者已完全开源,未来将持续优化,期待开发者共建。

[数据可视化 AntV] AntV T8 文本可视化 JSON Schema优化 AI应用

T8 文字,从未如此简明!
今年8月8日发布AntV 8系列首个库T8,它是文本可视化解决方案。11月22日AntV品牌日,社区同学更新T8。新增6个可视化小图,丰富文本表意形态,结合图表与文本提高信息密度和用户体验。优化JSON Schema,通过键名压缩、类型去重等多种方式提高效率、减少Token消耗,压缩比率大多在40%-45%。还提供基于AI x T8的叙述文本应用,适用于多领域。最后感谢为T8做贡献的社区同学,期望大家不断探索。

[数据可视化 AntV] 数据可视化 AntV F2 移动端图表库 跨端适配 AI 评测

F2:聚焦见微 · 匠心布局
本文介绍 AntV F2 移动端专业图表库 2025 年升级情况。在数据聚焦方面,堆叠柱状图点击图例可高亮同类矩形,折线图能让用户聚焦时间段分析走势。智能布局上,构建智能图表布局引擎,提升生成通过率;饼图标签、坐标轴、图例布局、标注定位等都有优化。跨端适配新增小程序 WebCanvas 形成双模式,还适配了 Cube 卡片。开发者体验上,引入 AI 评测体系补全文档,建设研发 MCP 提供 AI 小工具。未来将继续秉持初心,助力移动可视化。

[梯度不陡] 图文推理定位 低资源地区应急 ALIGN框架 道路安全

ALIGN:图文推理定位事故点误差<5米
文章介绍了ALIGN框架用于低资源地区应急文本定位。传统文本定位在孟加拉语车祸报道中平均误差达7.95 km,因语言壁垒、数据库稀疏等问题常跑偏。ALIGN采用四步闭环新思路,Gemini 2.5 Flash拆分新闻、Selenium抓图,EasyOCR预过滤,VLM二次核验,还通过递归网格扫描和行政回退兜底。盲测显示,其将平均误差压到466米,80.5%预测点落入500米圈。该框架封装迁移包,缅甸实测成本低。不过,它受行政层级、处理延迟和扫描成本限制,作者有后续优化计划。

[火山引擎开发者社区] 云原生 向量存储 S3 Vectors 火山引擎 TOS Vectors

Vector Bucket:云原生向量存储新范式
文章围绕云原生向量存储展开。先介绍向量是 AI 理解语义核心,传统搜索依赖关键词匹配有局限,向量能让机器理解语义。向量检索有 KNN 和 ANN 等算法,不同算法适用于不同数据规模。存算一体的向量数据库在新业务形态下成本高,新设计思路结合 S3 存储能力实现冷热数据分层。S3 Vectors 是新的向量存储方案,有近乎无限存储扩展能力和低成本优势,但按次计费有 PUT 请求费用高、查询成本增长快等缺点。它可与 AWS OpenSearch 组合平衡成本与性能。火山引擎 TOS Vectors 参考其思路,能与多种产品结合实现性能与成本双重优化,未来向量将重构信息社会。

[火山引擎开发者社区] 豆包图像创作模型 Seedream 4.5 商业生产力 图像生成 多场景应用

豆包图像创作模型 Seedream 4.5发布:聚焦商业生产力场景
2025年12月3日,火山引擎发布豆包图像创作模型Seedream 4.5并开启公测。该模型在主体一致性、指令遵循精准度等方面迭代,提升了图像生成质量与稳定性。它强化多图组合生成能力,优化海报排版与Logo设计功能。在视觉表现上,实现极致一致性、精准指令遵循、通识与空间重构、电影级美学。在场景应用中,深入企业生产核心环节,如广告营销能生成成品级物料,电商运营可降本增效,影视创作可快速可视化创意。此外,还在娱乐、教育等多元场景释放价值,现已上线火山方舟和体验中心,企业可全量开放API使用。

[独立开发] AI Memory MemMachine 开源项目

让 AI 真正“记住你”:AI Memory 是怎么做到的?
文章围绕AI Memory展开。先指出多数大型语言模型无真正记忆,每次对话似重新开始,上下文窗口只是“短期记忆假象”,RAG也无法解决“长记性”问题。接着介绍AI Memory核心能力,包括自动提取、语义归类、置信度与衰减、冲突解决、情境检索。以开源项目MemMachine为例,它为AI Agent打造长期记忆系统,分情景和个性化记忆,存储于不同数据库,跑分表现出色。实战体验显示其能让AI记住用户偏好并个性化推荐。最后说明AI Memory重要性,未来或成Agent系统“内存层”,鼓励参与MemMachine开源项目。

[百度MEUX] 用户研究 AI应用 短文本分类 长文本分析

AI帮你做用户研究?这两大场景超实用!
数字化时代,传统用户研究方法难处理海量数据,文章介绍AI大语言模型在用户研究中的两大实用场景。短文本反馈分类方面,通用模型分类适合临时或探索阶段任务,灵活便捷但面对复杂任务有局限;SFT微调模型分类适用于大量稳定数据场景,准确高效但标准变更需重训。长文本分析洞察借助RAG技术,能高效处理长文本,提升信息处理效率与完整性。同时提醒使用AI做用户研究要警惕隐私和‘模型幻觉’问题,AI是辅助工具,研究人员专业判断不可或缺。

[群核科技质量技术] UI自动化测试 异常捕获 Babel插件 AST改造

Babel 插件 + AST 改造:低侵入实现 UI 自动化测试的精细异常捕获
本文围绕 UI 自动化测试的精细异常捕获展开。当前测试体系存在异常捕获覆盖度与精细度不足、手动添加 try/catch 成本高且破坏代码可读性问题。通过编译时 AST 改造,提出基于 Babel 插件的解决方案。设计原则为透明性和可配置性,选用 Babel 核心库开发插件。采用双插件策略,babel-plugin-jest-try-catch 为 Jest 测试函数中 await 语句添加 try/catch,babel-plugin-function-try-catch 为顶层函数等添加函数级 try/catch。实施后捕获大量失败信息,治理后存量公共函数失败和测试语句报错次数均减少。方案实现低侵入式增强,提升异常覆盖度、降低协作成本和提升可观测性。

[腾讯云TVP] 全栈AI智能体编码大赛 AI工程化 人机协同编程

Show Me The Agent — 全栈AI智能体编码大赛:技术回顾与行业倡议
本文介绍了全栈AI智能体编码大赛相关情况。大赛以‘功能完成度、可迭代性、AI交互效率’为评价核心,推动Agent工程化落地。赛程紧凑,奖励丰厚,设一、二、三等奖。共收到12个参赛团队/个人的22个成果工程,评选出6支获奖队伍。介绍了获奖队伍技术亮点,如王巍巍构建股票预测智能体,多模型融合且路径可复现。现场分组讨论AI时代新工程范式议题。大赛推动业界转向‘以AI为中心的Agent工程化新范式’,将发起建立AI编程标准倡议,呼吁更多人员加入腾讯云架构师技术同盟。

[腾讯云开发者] 推荐系统 协同过滤 深度学习 大语言模型 技术演进

推荐系统三十年:从协同过滤到大模型时代的技术编年史
本文回顾推荐系统三十年技术演进。起源于1992 - 2005年,Xerox PARC提出Tapestry系统应用协同过滤,后GroupLens自动化协同过滤,亚马逊实现工业化突破。2006 - 2015年Netflix Prize引发研究高潮,矩阵分解、隐式反馈处理、GBDT + LR等技术发展,特征工程成关键。2016 - 2022年深度学习全面统治,Wide & Deep、DeepFM、DIN等模型涌现,工业界形成标准架构。2023年至今大模型时代到来,生成式推荐等新范式出现,Meta、快手、阿里等公司实践落地,同时面临计算成本等挑战,从业者需关注多方面问题,推荐系统将持续进化。

[腾讯云开发者] Transformer架构 LLM 注意力机制 开源LLM架构

万字长文讲透LLM核心:Transformer架构原理解析
本文深入解析Transformer架构原理。先介绍背景,引出对LLM强大原因及Transformer原理的探讨。接着解析LLM架构,阐述Transformer核心思想是注意力机制,主流架构为Decoder - only Transformer。详细说明数据处理,如分词、词嵌入、位置编码,还介绍神经网络、注意力机制(含自注意力、因果注意力、多头注意力)及FFN/MLP。通过案例展示翻译过程及注意力权重可视化。然后介绍2025年开源旗舰LLM架构,如DeepSeek V3、OLMo 2等的创新。最后总结,强调模型能力是根本,应用形态会随模型能力演变,构建LLM应用需了解相关知识和基础设施。

[腾讯技术工程] 数据分析 CodeBuddy 知识闭环 AI辅助编程

构建知识闭环:用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
本文介绍腾讯QQ浏览器信息流推荐架构团队用CodeBuddy打造自我进化数据分析体系的实践。团队在数据分析中面临查找库表难、需求复杂、重复工作多等痛点,构建了知识闭环体系。该体系包含让知识可沉淀、传递、生成、信赖、闭环五个环节,利用Git管理代码建立知识库,制定规范促进知识传递,设计Agent自动生成代码,建立多层验证保障质量,规范版本管理与归档形成闭环。实践表明,该体系使知识库增长,团队效率提升,工作方式转变。未来团队计划自动生成口径说明文档、打通SQL执行环节。

[腾讯技术工程] Transformer原理 LLM架构 开源大模型

看懂这篇,你就能秒懂 LLM底层秘密—Transformer原理解析
文章深入浅出介绍了Transformer原理。先回顾前文引出围绕Transformer架构解析,包括原理、改进、混合架构等。阐述LLM架构,主流为Decoder - only Transformer,构建模型需处理数据、确定模型、进行训练。结合翻译案例,讲解分词、位置编码、注意力机制等。分词将文本处理成词元,构建词汇表;嵌入把词映射到高维空间;位置编码解决模型对词序感知问题;注意力机制让模型理解词间关系。还介绍自注意力、多头注意力等机制。最后介绍2025年主流开源LLM架构发展,如DeepSeek V3、OLMo 2等架构创新,强调关注模型能力与应用形态相互促进。

[腾讯研究院] IP产业 发展趋势 情绪消费 国产IP

把握IP产业发展新趋势
本文指出近年来我国IP产业价值凸显,呈现新趋势。生成方式从‘故事叙述’转向‘情感链接’,有数字文化衍生IP、独立形象类IP两种路径;传播上以社交平台与二创内容为重要渠道;消费模式走向参与式、共创式。IP消费重心向‘情绪消费’倾斜。我国虽是IP零售市场大国,但国产IP存在影响力不足等问题。为此,要鼓励企业用中国IP讲世界故事、布局海外市场;赋能大众共创,推动IP与社会情绪共振;发挥数字文化产品优势,构建IP长线运营机制。

[腾讯研究院] 游戏IP 文旅融合 游戏优势 产业发展

游戏IP×文旅,将走向何方?
本文探讨游戏IP与文旅融合走向。随着数字技术与实体经济结合,游戏与文旅融合释放巨大经济效益。相较于其他IP,游戏有独到优势:载体上,是科技再造的立体时空综合体,能承载大量文化信息,构建超写实意象空间;交互上,驱动自发探索,转化为情感认同;体验上,基于情感记忆提供验证冲动;生态上,创造文旅新地标,解决文旅‘一次性消费’难题;社群上,长青情怀造就强关系凝聚力,玩家社群有文旅转化价值。未来,游戏赋能文旅边界将拓展。

[腾讯研究院] AI for Science 生物学 科研范式 技术演进 应用落地

AI for Science,走到哪一步了?
文章介绍AI for Science发展情况。谷歌DeepMind引领科学智能技术演进,如AlphaFold解决蛋白质结构预测问题。生物学是进展最快领域,基础研究有新发现,医疗应用全面开花,材料学等领域也加速应用。从技术基础、协作模式和科研规模三方面,“基础模型+科研智能体+自主实验室”的AI驱动科研范式逐步形成。未来,科学智能技术演进和应用价值转化效率将提升,但也要关注人类科研原创能力和科技伦理责任。

[腾讯研究院] 视频播客 短视频 媒介复归 商业价值 叙事逻辑

刷累了短视频,年轻人开始看视频播客了
播客流行几年后,视频播客在国内火了,如B站的《鲁豫漫谈》等播放量可观。它是录制播客时拍下现场画面,兼具深度与可视化体验。其兴起是媒介“复归”,不会挤压播客空间,还吸引刷短视频的用户。它受青睐是因提供舒缓观看体验和真实感。对创作者、嘉宾、广告主都有价值,平台也押注它,以提升用户留存和商业收益。它与传统电视访谈有差异,在叙事逻辑上有新变化,满足数字时代精神需求。

[腾讯设计族] AI时代 输入体验 语音交互 意图引导 工具场景融合

[A's Trend] AI时代的输入体验趋势
本文介绍AI时代输入体验趋势。变革核心是从“告诉机器指令”到“告诉机器想要什么”,实现“智能共创”。输入门槛降低,“输入<输出”,多模态融合。未来输入体验围绕“更少操作,更懂意图”,语音交互主导革新,新型接触输入崛起;从“命令”转向“意图”,需做好意图引导;输入能情境感知。输入工具与场景双向奔赴,输入定义延展。但也带来信任、隐私等挑战,设计要保证用户掌控。未来输入体验或有新革命。

[蚂蚁技术AntTech] Large Language Model Jailbreak SeqAR Model Security

NAACL 2025 | SeqAR: 通过多角色扮演探索大模型的安全漏洞
上海财经大学和蚂蚁集团合作的论文 SeqAR 被收录于 NAACL2025。随着大语言模型广泛应用,安全对齐重要,但仍存在“越狱”现象,现有“越狱”提示依赖人工,缺乏扩展性。SeqAR 构建自动持续优化“越狱”角色的框架,通过组合多角色提升越狱成功率。它先从“单一角色”变为“连续角色”,让模型分散注意力;设计由攻击、目标、判别模型组成的迭代框架自动生成角色;在多种主流大模型上取得高攻击成功率,且有跨模型和数据迁移性,还可与其他攻击手段组合。此外,它构建判别模型提升评测准确性,测试常见防御方法显示大模型安全体系待改进。

[蚂蚁技术AntTech] 金融大模型 FinEval - KR 测评框架 知识推理解耦

FinEval-KR:大模型真的懂金融,还是只会背书?|AFAC技术物语
文章围绕FinEval - KR金融大模型测评框架展开。当前金融大模型落地时存在知识与推理能力的问题,现有测评无法区分错误源于知识缺失还是推理缺陷。FinEval - KR基于认知科学,将知识与推理解耦评估。通过初步实验揭示知识是地基、推理是天花板。其引入三阶段诊断机制,定义KS、RS、CS三个核心指标。数据集回归金融学本源,引入布卢姆分类法。对18个主流大模型测评后分四个梯队,指出推理能力提升是通往金融AGI必经之路,应填补‘应用’鸿沟,通用模型优于专用模型,该框架指明模型进化方向。

[货拉拉技术] 货拉拉 RAG优化 知识库清洗 大模型语义理解

货拉拉RAG优化实践:从原始数据到高质量知识库
文章介绍货拉拉RAG优化实践,从原始数据构建高质量知识库。背景指出知识库初始构建依赖人工,存在意图名定义不清晰、相似问法与意图话术不匹配、意图过于概括三类问题。解决方案有嵌入模型+聚类和大模型语义理解两种。前者因聚类效果不佳未采用,后者通过重新定义意图名、相似问法重新归类、意图细分、话术生成等步骤清洗知识库。结果显示,解决了意图名、问法与意图匹配、意图概括等问题。未来展望包括自动提示词优化和拆分涵盖多意图的相似问法。

[软件工程3.0时代] AI应用 爆款产品 产品思维 破局建议

2025 年底了,为什么还没有出现爆款的AI应用?
文章指出2025年底看似无AI爆款,是因用旧框架找新技术产物,且将爆款门槛定得过高。从宏观指标看AI已很火,但用户侧未觉其不可替代。目前C端新型爆款少,B端多为提效产品,原因是产品多把旧流程AI化,技术Demo心态重,缺清晰场景与刚需。表层有入口难抢、体验尴尬、信任成本高、算账难四个难题。深层问题是做产品思维停留在过去,如技术自嗨、重功能轻结果等。破局建议是做窄、做深、做结果,定位具体人群和任务,靠组合拳,追求10倍体验,慢慢养产品。真正机会在于用AI解决具体业务痛点。

[追问nextquestion] AI之镜 人工智能 人类创造力 道德实践 情感幻象

AI这面镜子,正在暴露我们最丑陋的秘密
本文围绕AI之镜展开探讨,指出其并非中立,反映的是少数有权力者的价值观。AI之镜能揭示不公正,如医疗领域可检测种族偏见,但当前应用存在诸多问题,会放大扭曲偏见。在情感方面,AI聊天机器人带来爱的幻象,危害用户且易让人丧失对真爱的感知。“AI养育”等应用扩张,人们还期望AI完成道德使命,但AI无法替代人类的道德能动性。人类创造力核心是表达自我,AI只能概率模仿。我们应校准AI工具,通过制度和仪式强化道德实践,重拾人类道德与智力成长潜力。

[阿里云开发者] DeepInsight ChatBI 个人Agent助手 自然语言提问 结果验证

DeepInsight x ChatBI:个人Agent助手养成计划
文章围绕DeepInsight x ChatBI的个人Agent助手养成计划展开。先点明个人Agent助手需不断学习和调教,才能成为好助理。接着从用户视角拆解使用流程,包括自然语言提问、反问澄清、结果验证和产品操作。提问方面,指出存在模糊、歧义、不知如何问等问题,可生成示例问题供用户选择修改。反问澄清可使信息对齐,系统会存储知识避免重复反问。结果验证有AI、产品配置、代码三种校验方式。若模型生成结果错误,用户可通过配置化完成任务,也能结合自然语言与产品交互,还可直接手动查询。最后总结大模型需与传统工具配合,扎实解决各节点问题,才能更好服务用户。

[阿里云开发者] LlamaIndex RAG 智能问答系统 参数调优 架构设计

LlamaIndex 深度实战:用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章围绕用《长安的荔枝》构建智能问答系统展开。先介绍 RAG 原理,将文档切分、向量化,问题也向量化找相似块,再结合问题让 AI 生成答案,有基于文档、语义理解、可追溯优势。接着用 LlamaIndex 实战,核心代码少于 30 行,实现问答系统,支持单轮和多轮对话。然后通过实验展示参数调优效果,不同场景需不同参数组合。还剖析 LlamaIndex 架构,含 5 层架构和 7 个核心组件。最后提及 RAG 系统局限,介绍 AgentBay 平台,说明集成思路和适用场景。

[阿里云开发者] SpecKit AI编码 Java项目 Qwen-Image

SpecKit 在成熟 Java 项目中的 AI 编码实践
本文分享了SpecKit在成熟Java项目中的AI编码实践经验。当前vibe coding在存量应用开发有挑战,而SpecKit遵循SDD与TDD思想,可推进AI辅助编码。选型上,AI Coding分模型层、编码工具层,有多种组合可选,本次因安全需求选idea + qwen code cli + qwen3 coder plus。环境准备需安装qwen code和speckit。执行实例以解析excel生成图片zip包为例,按speckit主要步骤命令执行,过程中会生成多种文档并需多次确认调整。实现分结构生成和细节补充阶段,虽有返工但结合范例可提升代码质量。还提到过程命令使用情况、新增git文件及应用说明书管理。最后指出该实践能提升研发效率,但AI有不足,需优化开发流程、增加全局知识检索能力。此外,还介绍了Qwen - Image生图方案。

[阿里巴巴] Alibaba Qianwen APP AI Disability Assistance Logistics

阿里事儿丨千问APP一周内三上新;高德无障碍导航上线澳门
本文介绍了阿里巴巴近期多项业务进展。12月,千问APP一周内三上新,接入多个模型并推出办公新能力;阿里146篇论文入选AI顶会NeurIPS 2025,千问获最佳论文。上海电信与阿里云达成合作,瞳行科技发布基于通义千问的AI助盲眼镜。东航接入千问推行程规划Agent,饿了么APP焕新为淘宝闪购并推新服务。阿里发布助残报告,高德无障碍导航上线澳门。此外,大麦国际App全球上线,菜鸟香港eHub货运中心升级,无人车智能仓配方案覆盖30城。

[阿里巴巴] 孤独症儿童 绘本智能体 千问APP 阿里巴巴

国内首个关照孤独症儿童绘本智能体,登陆千问APP
2025年12月5日13:13,国内首个关照孤独症儿童绘本智能体登陆千问APP,该事件与阿里巴巴相关。

[CSDN] AI IDE Google Antigravity 数据删除 AI编程工具风险

崩溃!程序员让AI IDE清缓存却遭清空D盘,质问得到扎心回应:抱歉,操作时还跳过回收站永久删了数据
希腊开发者Deep - Hyena492使用Google新推出的AI IDE Google Antigravity清理缓存时,整个D盘被清空且文件永久删除。该工具由Gemini 3驱动,可自动化开发。Deep - Hyena492开启Turbo模式,AI自行执行删除无二次确认。事后AI给出急救措施,但恢复文件无法打开。此前也有AI编程工具“翻车”事件,暴露了高权限开发代理误判后果严重的共性风险。开发者认为Google应担责并修复Bug,也建议在虚拟机等环境运行AI编码工具。

[CSDN] 大厂代码质量 工程师 组织模式 烂代码

“烂代码”扎堆,为何优秀工程师一进大厂就“变菜”?
本文指出大众以为大厂应有高质量代码,但“大厂代码粗糙”吐槽频发。原因一是大厂薪酬体系使员工平均任期仅1 - 2年,常组织架构调整,工程师多在不熟悉领域工作,大量代码变更出自“新手”;二是“老手”虽能解决部分问题,但面临公司不培养和自身超负荷问题。大厂为换灵活性接受工程师产出劣质代码的结果,工程师难以选择工作类型,烂代码根源是组织模式,非个人问题。

[CSDN] Jina AI 创业复盘 AI团队 搜索模型 收购

Jina AI创业复盘:AI团队的Scaling Law是什么?
本文是 Jina AI 创始人肖涵的创业复盘。他率团队创业六年,2025 年 10 月将公司卖给 Elastic。创业中技术迭代快,团队两次转型,先做搜索框架,后聚焦搜索底座模型。转型有阻力,最终聚焦获认可。收购复杂,小模型公司多被收购。肖涵认为创业做对了构建国际化团队、亲力亲为、探索商业化、及时思变;做错了团队前期不聚焦、扩张团队收效差、对欧洲期望高。他未来还想创业,看好 AI+原创游戏、AI Trading 方向,建议创业者专注、找聪明人共事、避免与平庸者消磨时间。

[DAMO开发者矩阵] PlayerOne模型 达摩院 虚拟世界生成 NeurIPS

达摩院 NeurIPS'25 Oral|一张图+你的动作,实时生成AAA级第一人称虚拟世界
香港大学和阿里达摩院联合提出头号玩家(PlayerOne)模型,可根据用户提供图像构建支持自由动作控制且场景一致的真实世界。该模型弥补预测建模与交互式现实主义差距,解决了先前研究在复现现实场景、无限制移动及人类动作控制等方面的不足。其算法基于DiT模型,输入为第一帧图像和人体动作序列,输出为模拟视频。论文还介绍了部件解构的动作注入模块、场景帧共同重建方法,阐述了数据集构造和训练策略。实验表明,由粗到细的训练方案、解构模块和重建模块效果更优,该模型在场景一致性和环境交互上优于其他方法,但在游戏场景性能有待提升。

[DAMO开发者矩阵] 多模态大模型 幻觉问题 CMM基准 单模态先验 跨模态关联

达摩院 NeurIPS'25|多模态大模型正在“集体幻觉”?发布CMM基准,系统诊断三模态幻觉根源
阿里巴巴达摩院和新加坡南洋理工大学团队提出多模态的诅咒(CMM)基准,研究多模态大模型(LMMs)幻觉问题。LMMs虽有进展,但存在生成与输入不符信息的“幻觉”问题,现有评价方法多关注单一模态。研究系统性分析LMMs在语言、视觉、音频任务中的幻觉表现,揭示两大根源:单模态先验依赖过强和跨模态间虚假关联,并细分类型。基于此提出CMM基准,实验显示其能揭示模型不足,为研究和改进提供指导。评估多种先进LMMs,指出模型存在的局限性,最后提出平衡多模态数据集、动态跨模态融合等未来改进方向。

[GSYTech] Android Studio Otter 2 Gemini 3 Agent模式 备份与同步

Android Studio Otter 2 Feature 发布,最值得更新的 Android Studio
Android Studio Otter 2 Feature发布,是值得更新的版本。它内置Gemini3且免费额度不错,增强Agent模式,配备全新Android知识库提高准确性,提供试用Gemini 3型号选项,还整合IntelliJ IDEA 2025.2平台改进。开发者可使用最新型号Gemini 3 Pro Preview功能,免费模式有访问限制。Agent模式结合Android知识库,能查阅官方最新文档,信息自动更新。有备份与同步功能,可通过Google或JetBrains账户备份设置。开发者还能接收团队资讯,此版本包含Kotlin K2模式和终端性能等改进。

[GSYTech] Claude 开发者 AI Anthropic 生产力 职业转变

解读 Claude 对开发者的影响:AI 如何在 Anthropic 改变工作?
Anthropic对内部员工调查分析,发布AI对开发者影响报告。数据显示,Claude使开发者生产力平均提升50%,14%用户超100%,还启用新工作,如27%辅助工作原本不会发生。委托实践上,虽使用频繁但完全委托少。开发者技能更全栈化,但有退化忧虑。社会与职业方面,人际互动减少,有人乐观有人担心被替代。AI改变开发结构,使开发者边界模糊,工程模式从线性变并行。报告反映AI带来红利与债务,未来工程师核心竞争力将转变。

[PaperAgent] Google Titans MIRAS AI架构 长上下文记忆

比Gemini 3记得更多,谷歌新框架将上下文记忆干到了200万!
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN速度与Transformer性能的全新架构Titans,能扩展到超200万token上下文。这涉及Titans和MIRAS两篇新论文,前者是架构,后者是理论框架。Titans引入新颖神经长期记忆模块,通过“惊喜指标”选择性更新长期记忆,融入动量和遗忘机制。MIRAS提供序列建模统一视角,定义了序列模型的四个关键设计。研究还创建了YAAD、MONETA、MEMORA三种无注意力模型。实验表明,Titans及MIRAS变体在语言建模、推理任务等表现出色,处理长上下文能力超基线模型。

[PaperAgent] OpenAI LLM 忏悔训练 诚实性

刚刚,OpenAI发长文:找到破解LLM撒谎的办法了!
OpenAI发布长文《通过忏悔训练大型语言模型诚实性》,提出破解LLM撒谎的办法。传统RLHF奖励函数只关注答案好坏,导致模型出现奖励破解等问题。新方法让模型回答后生成“自白”,自白只由“诚实”信号强化。具体是在正常RL基础上,以概率p进入“忏悔模式”,独立法官只给“诚实分”。实验显示平均忏悔准确率74.3%,11/12项评测“忏悔”诚实率高于“主回答”,严重漏报概率4.36%。还分析了典型轨迹、奖励破解压力测试、置信度挖掘、错因等,不过该方法也有局限,不能减少违规频率,对“未知未知”无效,法官可能被攻击。

[PaperAgent] Mistral 3 开源模型 人工智能 Mistral AI

Mistral 3开源,一举超越DeepSeek与K2?
近期,Mistral AI 开源 Mistral 3,包含三款小型稠密模型(14B、8B、3B)和 Mistral Large 3 稀疏混合专家模型。Mistral Large 3 活跃参数 41B,总参数 675B,在与 DeepSeek - 3.1(670B)、Kimi - K2(1.2T)的 Benchmark 对比中多个维度领先。它是全球最强的 permissive 开源权重模型之一,在 LMArena 排行榜上,位列“非推理类开源模型”第 2、全体开源模型第 6,经后训练有图像理解能力,多语言对话表现出色。Ministral 3 面向边缘与本地场景,有 3B、8B、14B 三种参数量级,含多种变体,支持图像理解,以 Apache 2.0 许可证发布,实现开源模型中最低的“成本/性能比”。

[PaperAgent] AI Code综述 代码大型语言模型 代码智能实践

303页年度最佳AI Code综述:阿里、字节、快手30家顶级机构出品
本文由近30家顶尖机构出品,分享303页《从代码基础模型到智能体与应用:代码智能实践指南》。介绍了2021 - 2025年代码大型语言模型及相关生态发展概况,指出大型语言模型改变自动化软件开发格局并推动商业应用。该领域从基于规则系统演变为基于Transformer架构,在HumanEval基准测试中表现提升。文章对代码LLM进行综合分析与提供实用指南,审视模型完整生命周期,分析通用与代码专用LLM代码能力,阐明学术研究与真实世界部署差距,还开展实验分析代码预训练、监督微调与强化学习等。

[ScienceAI] AI视觉 FHIBE数据集 伦理AI 模型偏见

为AI提供一副公平的脸谱:索尼AI带来更为公正的AI视觉新标杆
过去十多年视觉AI发展迅速,但许多模型存在多样性不足、传递偏见的问题。索尼AI推出公平的以人为本的图像基准FHIBE,作为公平性评估数据集。它来自1711名主要受试者,有10318张图像,还具备姿态和互动标注及衍生人脸数据集。与现有数据集相比,FHIBE有坚实同意基础,实用性更强。通过测试发现模型在多个敏感属性交叉群体表现有差异,不同模型存在不同偏见。FHIBE落实伦理数据收集原则,虽数据收集成本高,但实验团队希望借此为AI系统建立负责任数据集新标准,推动AI系统更具包容性和可信赖。

[ScienceAI] AI超级计算机 美国各州 研究加速 Empire AI CalCompute

美国各州正建设自己专用的AI用超级计算机,意在加速各项研究进程
美国各州正建设专用AI超级计算机以加速研究。2024年诺贝尔化学奖得主Google DeepMind团队研发的AlphaFold系统可预测蛋白质三维结构,但蛋白质会因条件变化改变形态,纽约大学Thomas Grant构建SWAXSFold无需依赖Google资金。因AI芯片昂贵,大学负担不起,纽约州通过5亿美元、10年的Empire AI计划为研究人员提供资源;今年9月加州通过法案创建CalCompute。美国联邦也有举措,如NSF的CloudBank计划,但方案不完美。Empire AI由纽约九所大学和Flatiron研究所组成联盟,州政府出资,Simons捐赠首台机器Alpha,第二台Beta将更强大。到2027年还将有第三台伽马、第四台德尔塔。加州也在推进AI专用超算项目,同时联邦也在继续支持创建AI基础设施,但挑战是平衡联邦和州支持,且仅州层面倡议不能确保公平访问。

[ScienceAI] Medical Agent AI in Medicine Classification Framework Application Field Challenges and Opportunities

140篇参考文献,26页综述系统梳理医学智能体的应用、挑战与机遇
该综述由多所高校研究者撰写,分析 2022 - 2025 年 140 余篇医学智能体论文。指出 2022 年起医疗智能体论文呈指数增长。提出三维分类框架,从应用场景、自主程度、工具资源整合分类。列举代表智能体,总结五大应用领域。介绍通用架构和核心技术,如提示工程、检索增强生成等。还提及多智能体协作、记忆机制与人类在环。借鉴跨领域经验,指出医疗智能体发展面临能力权衡、数据质量等挑战,在文档自动化等领域有近期应用价值,需兼顾创新与安全规范。

[前端圈] Cloudflare 服务故障 React Server Components漏洞 规则集系统

因防御 React Server Components 漏洞,Cloudflare 遭遇 25 分钟服务故障
2025年12月5日UTC 08:47,Cloudflare部分网络出现严重故障,09:12解决,影响约28%的HTTP流量。此次故障并非攻击所致,是为防御React Server Components漏洞,更改请求体解析逻辑触发的。具体是增加缓冲区大小后,关闭内部WAF测试工具的变更在FL1代理中引发错误,导致HTTP 500错误。运行时错误是因对动作为“execute”的规则应用终止开关时,代码处理结果出错。11月18日也曾有类似事故,目前整改措施未完成。Cloudflare将发布韧性项目分类,期间锁定网络变更。

[前端圈] Vite 8 Beta版 Rolldown 前端开发

尤雨溪宣布 Vite 8 Beta 发布,由 Rolldown 驱动的全新 Vite
尤雨溪宣布 Vite 8 Beta 发布,该版本由 Rolldown 和 Oxc 驱动。此前 Vite 开发和生产环境分别依赖 esbuild 和 Rollup,导致不一致性。Rolldown 用 Rust 编写,高性能、兼容且功能强。团队先发布 rolldown - vite 预览版收集反馈,建立测试套件,构建兼容层。迁移有直接和渐进两条路径。Vite 8 还支持 tsconfig paths 和 emitDecoratorMetadata。未来全打包模式将提升开发服务器速度,团队正优化 JavaScript 插件运行效率。可通过 Discord、GitHub 等反馈。

[前端圈] Anthropic Bun Claude Code AI JavaScript

Bun 被 Anthropic 收购,助力 Claude Code 发展
2025年12月3日消息,Anthropic正式宣布收购JavaScript运行时Bun以加速Claude Code发展。Claude是强大AI模型,Claude Code开启了新编码时代,11月年化营收达10亿美元。Bun由Jarred Sumner于2021年创立,运行速度超越主流竞品,是一站式工具包,提升了开发体验。自2025年5月上市,Claude Code已成为众多行业领军企业的关键工具,Bun对其基础设施扩展起到关键作用。Anthropic首席产品官表示收购Bun可构建更强大基础设施巩固增长。Bun每月下载量超700万次,在GitHub获超82000 Stars,已被多家公司采用。收购契合其战略方针,Bun将保持开源,助力构建下一代软件基础设施。

[搜狐技术产品] Android广告监测系统 自动化技术 OCR识别 跨进程通信 系统优化

AI 赋能广告采集与监测:自动化系统设计与实践
本文围绕Android广告监测系统展开,该系统为解决传统人工监测效率低的痛点而设计。系统采用分层架构,涵盖设备控制、应用自动化、广告识别等核心功能。设备管理用多进程并发控制,提升效率与稳定性;通过ADB和uiautomator2实现设备与应用操作;结合OCR和关键词匹配识别广告;用分层文件系统管理数据;采用ADB广播与Socket混合通信保障状态监控。系统还对调度、工作流、性能等方面进行优化,解决了跨平台通信、OCR准确率等技术难点。未来有望引入AI、实时数据分析等技术。

[搜狐技术产品] AI Flutter动画 数学公式 奇异粒子动画 斐波那契球体动画 星云动画

用 AI 做了几个超炫酷的 Flutter 动画,同时又差点被 AI 气死
本文介绍用AI制作超炫酷Flutter动画的过程,包括奇异粒子、斐波那契球体和星云动画。奇异粒子动画基于数学公式,用欧拉积分法更新粒子位置,解决数值发散问题。斐波那契球体算法让点在球面上均匀分布,需解决数学算法和渲染投影问题。星云动画模拟星系动力学,实现粒子形成双核团块效果,但AI在实现时遇到颜色“插值陷阱”问题,多次尝试修复无果,最终换了实现方式。

[搜狐技术产品] MySQL MVCC 事务隔离 ReadView Redis

深度好文:MySQL InnoDB 事务隔离与 MVCC、版本链与 ReadView 原理详解
文章围绕 MySQL InnoDB 事务隔离与 MVCC 展开。先介绍 MVCC 出现前锁机制解决并发冲突的瓶颈,引出其核心思想是为每行数据维护多版本,实现非阻塞读写,提升并发。接着阐述 MySQL 四种事务隔离级别,包括读未提交、读已提交、可重复读、串行化,分析各级别优缺点及解决的并发问题。还说明 MVCC 架构依赖隐藏字段、Undo Log 版本链和 ReadView,介绍其作用及实现原理。最后对比 MVCC 在不同隔离级别下的行为差异,指出互联网应用常将默认的可重复读调为已提交读,分析原因并给出应对策略,还推荐了《Redis 高手心法》一书。

[搜狐技术产品] Kotlin协程 GlobalScope Application Scope 协程作用域选择

Kotlin 协程避坑指南:GlobalScope vs Application Scope 怎么选?
文章围绕Kotlin协程中GlobalScope和Application Scope的选择展开。先指出GlobalScope存在与UI生命周期脱节、生命周期过长、无结构化并发、测试调试难等问题。接着介绍Application Scope,它绑定Application生命周期,具有生命周期可控、结构化并发、子协程独立、易测试、资源可控等优势。还给出不同场景下协程Scope的选择方案,如全局任务用Application Scope,UI相关任务用LifecycleScope/ViewModelScope,Repository的Scope由调用方注入,强调部分场景绝对别用GlobalScope。最后总结协程Scope选择口诀,选对Scope可避免问题、让代码更易维护。

[搜狐技术产品] 回收系统架构 重构 PDCA模式 Cursor协作

回收系统架构演进实战:与Cursor结对扫清系统混沌
文章讲述多渠道回收业务系统重构实战。因业务发展,系统出现代码膨胀、重复、难测难维护等问题,影响研发效能。团队制定重构规划,采用分层解耦、责任链和适配器模式,渐进式落地。基于PDCA思想进行人机协作,以渠道统一Handler架构重构为例,分析原架构痛点,设计新架构。在Plan阶段拆解任务;Do阶段与Cursor协作,总结高效协作技巧;Check阶段建立三层验证机制;Act阶段沉淀提示词模板,提取通用模式持续优化。作者表示重构才起步,分享真实经验。

国外

web development popover dialog stacking context accessibility

Top layer troubles: popover vs. dialog - HTMHell
文章围绕网页中弹出层(popover)与对话框(dialog)在顶层布局的问题展开。先介绍了堆叠上下文和顶层的概念,指出某些元素可进入顶层。以升级通知消息使用 Popover API 为例,阐述当对话框打开时,弹出层虽在视觉上显示在对话框之上,但因对话框使页面外部元素变为惰性,导致弹出层无法通过键盘或屏幕阅读器访问,点击也是触发轻关闭行为。解决办法是将弹出层移到对话框 DOM 内并使用 popover="manual"。最后提醒在网站或应用中同时显示两者时需考虑相关问题。

JavaScript musical instrument Web Audio API Web MIDI API ungoogled - chromium

Drone-ambient-noise synthesizer in Javascript: when instability is a feature, not a bug
作者耗时两年半开发了将文件转换为声音或MIDI消息的Binary synth。文章围绕该乐器展开,先从音乐文化探讨其设计思路,指出数字合成音效单调,而databending和sonification可利用文件二进制代码制造混乱源丰富音色。接着介绍乐器将二进制代码转换为赫兹的方法,阐述Web Audio API和Web MIDI API使用细节,如利用granular synthesis创造新音色、MIDI模式算法等。还提出用键盘和鼠标交互的UX方案,最后对比浏览器性能,推荐ungoogled - chromium用于音乐创作。作者认为用JavaScript开发乐器适合艺术创作,便于分发。

React Security Vulnerability Remote Code Execution Server Components

Critical Security Vulnerability in React Server Components
2025年12月3日,React团队披露React Server Components存在未认证远程代码执行漏洞(CVE - 2025 - 55182,CVSS评级10.0)。攻击者可利用React解码发送到服务器函数端点的有效负载的漏洞,通过构造恶意HTTP请求实现远程代码执行。受影响的包版本包括react - server - dom - webpack等的19.0、19.1.0等。修复版本为19.0.1等。受影响的框架和打包工具包括Next、react - router等。文章还给出了事件时间线,从11月29日报告漏洞,到12月3日修复发布并公开披露。最后感谢了发现和协助修复漏洞的Lachlan Davidson。

React Hooks Concurrent React Server Components

React has changed, your Hooks should too - Matt Smith
文章指出 React Hooks 多年来使用方式变化不大,而 Concurrent React 改变了 React 处理数据的方式。具体阐述了现代 Hook 模式:一是避免 useEffect 滥用,只用于实际副作用;二是自定义 Hooks 可封装逻辑,避免组件代码杂乱;三是 useSyncExternalStore 能解决订阅相关的诸多问题;四是利用过渡和延迟值可让 UI 更流畅;五是现代 React DevTools 使 Hooks 更易测试和调试。此外,React 正迈向数据优先的渲染流程,开发者应让 Hooks 架构随 React 演变。

Vite Vitest Rolldown Oxc JavaScript tooling

What’s New in ViteLand: November 2025 Recap | VoidZero
本文是2025年11月ViteLand项目更新回顾。Vite 8 beta版发布,采用Rolldown作为打包器,结合Oxc形成端到端工具链。项目更新方面,Vite+新增FAQ;Vite 7.2发布;Vitest有可视化测试改进、新缓存和API等;Rolldown有tsconfig自动发现等特性;Oxc发布Oxfmt alpha版,优化解析速度。社区动态上,Angular 21用Vitest为测试运行器,Canva用oxc - transform性能提升,StackOverflow调查显示Vite受欢迎,还有众多工具集成和使用案例分享。

Vite 8 Beta Rolldown 打包器 JavaScript

Vite 8 Beta: The Rolldown-powered Vite
Vite 8 Beta 版发布,由 Rolldown 驱动,生产构建速度显著提升。此前 Vite 开发用 esbuild、生产用 Rollup,存在不一致问题。Rolldown 用 Rust 编写,性能与 esbuild 相当且比 Rollup 快 10 - 30 倍,支持相同插件 API。Vite 更换打包器统一了工具链,保证行为一致。迁移时先发布预览包,设置测试套件,构建兼容层。升级有直接和渐进两种方式。Vite 8 还有内置 tsconfig paths 支持和 emitDecoratorMetadata 支持。未来将推出全捆绑模式,团队还在优化 JavaScript 插件使用,也期待用户反馈。

Bun Anthropic AI coding tools JavaScript runtime

Bun is joining Anthropic
本文宣布Bun被Anthropic收购。收购后,Bun仍保持开源和MIT许可,团队不变且继续公开开发,路线图仍聚焦高性能JavaScript工具等。Bun诞生于解决网页游戏开发中代码迭代慢的问题,历经多个版本发展,提升性能和兼容性。2024年末起,大量AI编码工具采用Bun。作者因Claude Code对其产生兴趣,Bun团队数月来优先处理Claude Code团队的问题。考虑到AI编码工具的发展,加入Anthropic能让Bun获得长期稳定、前沿视野和更多资源,继续专注打造优质JavaScript工具。

Oxfmt Code Formatter JavaScript TypeScript Prettier

Oxfmt: Oxc Formatter Alpha
本文宣布了 Rust 驱动、与 Prettier 兼容的代码格式化工具 Oxfmt 的 alpha 版本发布,初期聚焦于 JavaScript 和 TypeScript。它性能出色,比 Prettier 快超 30 倍、比 Biome 快超 3 倍。配置上遵循 Prettier 格式,支持部分主要配置选项。默认打印宽度为 100 字符,支持 ignorePatterns 选项。其默认行为与 prettier . --write 等效。beta 版计划支持更多文件格式、嵌入式语言格式化等功能。用户可参考安装指南,通过指定链接反馈问题、参与社区讨论。

Web Performance 2025 Review Core Web Vitals Lighthouse DebugBear

2025 In Review: What’s New In Web Performance? | DebugBear
本文回顾2025年网页性能领域的变化并展望2026年。2025年,Core Web Vitals实现跨浏览器支持,Firefox和Safari开始支持相关指标;Lighthouse推出新的性能洞察审计;Firefox支持Scheduler API;DebugBear新增全球TTFB测试等免费工具;Chrome DevTools和Lighthouse共享性能建议代码;Chrome和Safari在性能指标测量、图像格式支持等方面有改进;网站Core Web Vitals分数逐步提升;网站监控更直观。2026年,有望实现Chrome对软导航性能测量的支持,出现更多AI功能,AVIF将广泛可用,Lighthouse节流模拟会改进等。

Web Performance 2025 Optimization to Prediction Prerendering Compression Dictionaries

Web Performance 2025: The Shift from Optimization to Prediction - Web Performance Calendar
本文介绍2025年网页性能的转变,从优化转向预测。Speculation Rules API和积极预渲染技术使Chromium浏览器接近即时加载页面。RUM数据显示预测预加载让大量页面加载时间降至300毫秒内,促使重新定义性能分级。提出1000ms和300ms作为新性能阈值,有心理和商业依据。实现这些结果需克服诸多障碍,如时机、准确性、服务器负载和脚本副作用等问题。Compression Dictionaries技术可大幅压缩HTML,节省带宽。展望2026年,将缩小不同浏览器性能可见性差距,实现跨平台、架构无关的测量。

[微软亚洲研究院] NeurIPS 2025 Microsoft Asia Research Institute AI application Scientific discovery

NeurIPS上新 | AI创新应用:驱动科学发现与垂直领域突破
全球顶级人工智能盛会NeurIPS 2025即将开幕,微软亚洲研究院30多篇论文入选。最后一期“NeurIPS上新”聚焦AI在垂直领域和交叉学科的应用。研究院开发领域专用基础模型和算法,解决AI在专业领域关键难题。文中介绍9项研究成果:CADMorph用于CAD编辑;CATTE处理时序张量;SDIFT重建物理动态全场演化;MIRA用于医学时间序列;Omni - DNA助力基因组学;PeRL解决多图像推理问题;DSP+用于定理证明;SimSort用于脉冲分选;提出脉冲神经网络Transformer相对位置编码策略。这些研究为AI赋能各行业、驱动科学发现提供强大工具和方法。

[Gartner公司] AI Gartner 战略技术趋势

AI驱动世界,Gartner2026重要战略技术趋势里的三位新英雄
近年来业界将AI视为“工业革命”级技术。Gartner发布2026年十大战略技术趋势,其中至少6项与AI直接相关或以AI为核心,如AI原生开发平台、AI超级计算平台等。

[Gartner公司] Gartner 2026战略技术趋势 AI原生开发 多智能体系统 物理AI

Gartner发布2026年十大战略技术趋势:AI驱动下的"架构者-协调者-哨兵"超级英雄之旅
Gartner发布2026年十大战略技术趋势,围绕‘架构者’‘协调者’‘哨兵’三大主题。‘架构者’下有AI原生开发、AI超算平台趋势,前者让AI写代码应用渐广,后者是未来AI算力底座;‘协调者’中多智能体系统解决单体AI可靠性难题;‘哨兵’下前置式主动网络安全应对AI威胁。还有特定领域语言模型、物理AI、数字溯源与地缘回迁等趋势。高挺为中国企业推荐四个趋势,Gartner给出技术创新判断标准及相关预测,2026年是AI规模化落地关键年。

[Gartner公司] Gartner报告 人工智能 网络安全 CIO 市场指南

【Gartner报告精选】技术成熟度曲线;CIO人工智能指南;衡量IT对业务成果的影响;市场指南
这是Gartner报告精选,含多份报告。有2025年生成式人工智能、人工智能和网络安全技术成熟度曲线,助领导者把握创新方向、优化网络安全项目。中国CIO人工智能指南介绍应对未来工作的战略。KPI和指标示例展示IT与业务成果关联。还有中国托管检测和响应服务、数据防泄漏市场指南等,为相关人员提供决策参考。此外,有应对微软服务停止、软件工程领导者职业发展、中国AI技术栈市场概览及AI应用场景案例研究等内容。

[谷歌开发者] 视频广告 生成式AI 数字营销 Google Cloud

量产难,无巧思?Nano Banana Pro & Veo 助力视频广告 "多快好省"
在数字营销中,品牌面临持续制作有创意且高转化率视频广告的挑战。云上技术汇邀请 Google Ads 客户解决方案工程师思聪和 Google Cloud AI 专家 Jennie,探讨广告创意‘量产难、无巧思’痛点,解析谷歌 Nano Banana Pro 和 Veo 助力广告素材‘多快好省’,演示集成应用 VeoMate 案例,分享融合 Google 受众洞察与行业优质素材特征打造优质视频广告内容的方法。

[谷歌开发者] AlloyDB PostgreSQL Google Cloud 关系型数据库 AI赋能

AlloyDB: RDBMS 的 "智能觉醒" — 重塑 PostgreSQL: 性能、弹性、智能的极限融合
文章围绕 Google Cloud 的 AlloyDB 展开,指出传统关系型数据库在性能、弹性和智能方面存在不足。AlloyDB 源自 PostgreSQL,是底层重构的新物种,融合了极致性能、云原生弹性和 AI 赋能三大核心能力。它通过独特的双擎架构解决 OLTP 与 OLAP 的性能矛盾,实现资源零竞争、零成本加速和强一致保障;采用存算分离架构和读取池设计,实现秒级扩缩容和实时一致性;具备 AI 赋能与向量支持,解决了数据与智能的障碍,消除“向量孤岛”。AlloyDB 打通了多方面对立关系,是承载高阶应用的核心智能中枢。