新年快乐&国产大模型崛起&企业研发AI自动化能力框架

前端开发与工程化

[Unity官方平台] 游戏开发 Unity URP效果方案

Unity 中国资源商店推荐系列 | 图形锦囊-URP 效果方案合集
Unity中国资源商店发布URP效果方案合集
Unity中国资源商店推出图形锦囊 - URP效果方案合集，为用Unity通用渲染管线的开发者解决获取整合视觉特效难题。它集成多个常用URP特效方案，是一站式视觉增强工具集。其优势是高度集成、持续更新，整合九大关键方案，可快速部署、节省60%费用。资源包含技能范围效果等九个特效方案，还提供源码和Demo资源，能为开发者提供强大支持。

[百度地图] 地图开发 低代码 百度地图UI - Kit

百度地图首发Maps UI-Kit：一种低代码方式，将百度地图地点内容显示在您的地图上
百度地图发布Maps UI - Kit助力地图内容嵌入产品
2026年2月10日，百度地图正式发布全新低代码、开箱即用的AI原生地图产品Baidu Maps UI-Kit，本期开放Places UI-Kit，后续将发布路线规划、导航等能力。Places UI-Kit能以组件化形式将百度地图原生交互界面装进产品，依托百度地图海量地点信息和用户交互验证，可构建专业直观的地点探索体验。其首批核心组件有地点详情和搜索组件，设计轻量，支持视觉和功能自定义。该产品支持“地图底图+UI”打包使用，能节省超70%前端开发资源，适用于旅游或本地生活App等，还提供了使用和安装方式及相关文档地址。

[淘宝设计] 淘宝 会员设计 视觉互动 成长体系

藏宝图里的成长引擎：大会员升级礼互动设计
淘宝会员设计团队打造大会员升级礼互动体验
文章作者作为职场新人，分享淘宝大会员升级礼项目设计。因大会员升级机制对用户隐形，缺乏反馈，团队以“会员藏宝图”为容器，构建互动体验。用“藏宝岛屿”呼应会员六级体系，在视觉语言、成长路径、单次互动与长期身份上统一品牌资产与互动体验，以结构化布局承载成长叙事。通过日常挖宝、升星礼、升级礼强化交互，以节奏牵引成长路径，将交互收敛于统一场景减少决策负担，让用户感受成长回报，加深对会员权益感知。

[ByteDance Web Infra] 前端 模块联邦 性能优化

模块联邦 2.0 稳定版发布：兼顾开发效率与极致性能
字节跳动发布模块联邦2.0稳定版，兼顾效率与性能
2026年2月12日，模块联邦2.0稳定版发布。它是在一年前开源的预览版基础上深度打磨而来，兼顾开发效率与极致性能。该版本有全链路性能优化体系，支持共享依赖Tree Shaking，适配不同场景。解决了微前端架构下SSR难以落地的问题，还提供同构数据获取方案。将部分核心能力迁移至Rust实现，构建了完整调试体系。其生态覆盖主流工具和技术栈，还延伸到更多开发与交付场景。版本升级无破坏性变更，未来将适配RSC，补齐AI使用相关上下文与元数据。

[Goodme前端团队] 前端开发 RGB转CMYK 图像处理 WebAssembly 性能优化

业务方上压力了，前端仔速通RGB转CMYK
Goodme 前端团队解决 RGB 转 CMYK 印刷色差问题
文章围绕前端 RGB 转 CMYK 以解决印刷色差问题展开。先介绍业务流程，指出因 Canvas 仅支持 RGB 而印刷需 CMYK 导致色差。接着阐述色彩学知识，包括色彩模式、空间、色域等，分析出色差源于印刷厂转换。提出将 RGB 原图转好再发的方案，调研了 Sharp、ImageMagick、PIL/Pillow 等库。实践中遇到 CI/CD 构建失败、图像传输性能瓶颈等问题，最终选用 @imagemagick/magick - wasm 库接入工程。还针对性能进行优化，如采用 Worker 多线程、Comlink 零拷贝传输、静态资源缓存等，经测试优化后稳定性、用户体验和数据传输得到显著提升。

[Lynx Family] 前端 Lynx 3.6 CSS增强 AI开发

Lynx 3.6 正式发布！
Lynx 3.6发布，增强AI开发、CSS等多方面能力
2026年2月14日，Lynx 3.6正式发布。该版本面向AI，上线/ai专区、提供相关文件和MCP Server，增强AI原生开发能力；推出reactlynx - use Hooks工具集，提升开发体验；围绕CSS变量、渐变与滤镜增强表达能力，如内联和嵌套CSS变量、圆锥渐变、扩展滤镜能力。在原生侧，HarmonyOS支持独立BackgroundRuntime和异步创建TemplateBundle，iOS的LynxView新增Auto Layout支持。升级时参照官网接入并更新依赖版本即可。

[GSYTech] 前端 Flutter Flutter Zero

Flutter Zero 是什么？它的出现有什么意义？为什么你需要了解下？
knopp发起flutter_zero项目重构Flutter架构
2026年信息显示，knopp发起实验性项目flutter_zero，旨在用新Dart特性重构Flutter架构，将底层Engine迁到Dart并解耦dart:ui。其目标是重写瘦身、解耦dart:ui和Dart优先。想法源于多方面，如C++引擎构建成本高、Dart生态分裂、dart:ui跨平台API受限、FFI性能优于Channel，以及当前耦合增加定制成本等。它适合特殊硬件场景，能让Flutter成底层基建。因重构庞大激进，由社区发起。虽为实验，但或影响Flutter官方未来架构演进。

[GSYTech] 前端开发 Flutter 版本更新

Flutter 3.41 发布，快来看看有什么更新吧，这是一个有小惊喜的版本
2026年Flutter 3.41发布并公布后续版本计划
2026年2月12日，Flutter 3.41发布，此版本无重大更新。主要更新包括推进Material和Cupertino库解耦，深度集成Swift Package Manager并支持iOS的UIScene，Android端新增对AGP 9和Kotlin DSL的支持。还新增按平台打包资源、同步图像解码等功能，升级DevTools性能。此外，公布了2026年四个大版本发布计划。在框架方面，iOS增加新风格支持，Add - to - App使嵌入视图自动调整大小，导航、滚动、无障碍、动画布局等方面也有改进。PC端多窗口实验性可用，DevTools性能和稳定性提升，包含Dart 3.11带来Glob support和Pub cache gc改进。

[AndroidPub] 前端开发 Compose Modifier 性能优化

Compose Modifier 的调用顺序，你关注了吗？
文章深入探讨Compose Modifier调用顺序及性能优化方法
文章围绕Compose Modifier调用顺序展开。首先指出其顺序对UI性能和行为至关重要，以不同写法为例说明顺序不同渲染成本和逻辑有别。接着介绍Modifier分布局、绘制、交互三类，提出“布局→绘制→交互”黄金法则。还列举常见误区，如过早用clickable导致点击区域过大和水波纹溢出；冗余分散的padding增加布局测量开销；图形操作拆分增加“Layer税”，并给出对应正确示例及优化原因。最后提供实战清单，强调优化Modifier顺序有复利效应，可提升UI性能和可维护性。

[前端充电宝] 前端开发 Webpack 构建工具优化

刚刚，Webpack 官宣 2026 年大动作！
Webpack官宣2026路线图，着手解决自身问题
2026年Webpack官方发布路线图。此前Webpack 5.0发布后无创新，Vite、Rspack崛起，它显得老、慢、过时。此次它不与对手拼速度，而是着手解决自身问题。一是还插件债，将CSS Modules、TypeScript转译等内置；二是尝试通用target，输出更纯粹的ESM；三是正视性能，参照Rspack思路做止血级优化；四是清理历史，重整CLI、插件化dev - server、自动生成文档。对新项目、中小项目吸引力不大，但适合大体量、历史重的工程，此次更像是自救。

[深思圈] 前端开发 React 生成式UI Tambo框架

当AI不再只会聊天，生成式UI来了！这个开源框架让React应用秒变AI原生
Tambo 1.0开源框架让React应用秒变AI原生
文章围绕Tambo 1.0开源框架展开，探讨生成式UI。指出当前AI聊天界面热潮有缺陷，文字交互难以满足用户需求。而Tambo是能让AI操控和渲染UI组件的框架，它采用组件模型，利用现有React组件，通过简单注册让AI理解使用。其作为托管后端，处理对话、执行等管理。Tambo解决了状态管理、流式渲染等复杂问题，获众多公司使用，引发行业关注。生成式UI可解决传统UI问题，如降低学习曲线、提升生产力。但也面临可靠性、状态同步等挑战。Tambo开源利于透明、创新和构建生态，作者认为生成式UI是软件界面发展新阶段。

[MoonWebTeam] 前端开发 TypeScript AI辅助编程

2025 年前端技术盘点与 2026 年技术展望
MoonWebTeam盘点2025前端技术并展望2026发展趋势
文章由MoonWebTeam发布，对2025年前端技术进行盘点，并展望2026年发展。2025年，AI发展为前端注入活力，各细分领域进步显著。语言与标准方面，TypeScript成主流，ES2025新增特性，CSS功能增强；前端框架中，主流框架稳中有进，编译型和细粒度响应式框架影响力上升；JS运行时原生化，降低配置成本和依赖体积；Chrome浏览器整合AI，升级CSS能力；前端基建Rust化，与AI融合；AI变革前端开发模式；跨端技术成熟，国内外框架差异化发展；低代码平台和D2C领域向智能开发转型；WebAssembly应用场景爆发。展望2026年，AI将重塑编程生态，前端框架性能和体验提升，运行时零配置、低依赖，基建Rust深化、AI拓展，跨端性能突破，低代码平台自然语言开发普及。

[Qunar技术沙龙] 前端开发 AI Coding D2C P2C IDE插件

去哪儿网 C 端研发 AI Coding 探索及落地
去哪儿网C端研发团队落地AI Coding提高开发效率
文章围绕去哪儿网C端研发AI Coding的探索与落地展开。首先介绍背景，B端与C端在AI Coding落地方案差异大，C端是‘深水区’，此前两轮尝试遇瓶颈。接着阐述C端落地难题，如D2C难兼顾像素级还原与代码语义化；P2C存在需求信息获取与对齐问题；平台与IDE使用流程割裂。然后提出解决方案，D2C采用‘规则+AI’融合架构，提升代码可用性与开发效率；P2C从输入到可执行逐层补齐能力，提高代码可执行性与稳定性；开发IDE插件实现无缝衔接。最后总结通过结合AI提升开发效率，未来致力于实现coding自动化。

后端与云原生架构

[字节跳动技术团队] 数据切面工程 BSave系统 数据治理 数据安全

BSave - 数据切面工程在字节的大规模实践
字节跳动分享 BSave 数据切面工程大规模实践经验
字节跳动技术团队分享数据切面工程在 BSave 系统的大规模实践。该工程在数据存储边界引入操作层，实现数据透明处理。BSave 覆盖多服务、链路和数据表。演进中，基于业务需求建设多切面，解决数据保护、成本、稳定性等问题，技术选型贴合企业基建。在线数据切面以 BSaveAgent 为核心，有 Sidecar 和 SDK 两种形态；通用能力围绕插件生态构建，具备多种特性；接入运维追求低侵入，性能和稳定性有保障。数据同步切面自研 BTube，解决安全合规下的数据流转。离线数据切面围绕计算引擎建设，有性能优化措施。插件管理体系实现自动化标准化。业务解决方案包括透明加解密、解 Redis 大 key、链路管控等，均取得良好效果。

[阿里云云原生] 云原生 新茶饮 微服务 DevOps RocketMQ Serverless

下单丝滑，大促自由：古茗奶茶背后的云原生力量
古茗借阿里云云原生技术实现下单丝滑和大促自由
新茶饮行业面临瞬时流量洪峰挑战，古茗奶茶在阿里云云原生上的实践是行业数字化演进代表。其技术运维负责人刘星光称技术成新茶饮竞争力，技术团队要赋能业务。古茗构建‘微服务 + DevOps’云原生架构，提升迭代速度。引入阿里云 RocketMQ 版 Serverless 系列，解决高并发痛点，节省成本，保障业务数据一致。还构建全链路可观测体系保障稳定。古茗与阿里云深化合作，未来将在云原生基础上叠加 AI 能力。

工程效率 & 工具链

[TRAE.ai] 研发场景 Agent Skills 前端开发 代码审查 自动化测试

研发场景十大热门 Skills 推荐
TRAE技术文档工程师推荐研发场景十大热门Skills
文章由TRAE技术文档工程师JiaQi撰写，推荐研发场景十大热门Agent Skills。涵盖前端设计、开发、代码审查、测试、CI/CD、修复及文档维护等。如frontend-design打造独特前端界面；cache-components集成Next.js缓存实践；fullstack-developer提供全栈开发方案；各Skill介绍资源文件和应用场景，助开发者选合适工具提效。

[TRAE.ai] 开发工具 GoLand TRAE 配置技巧

配置技巧｜GoLand 用户如何丝滑使用 TRAE
TRAE开发者用户分享GoLand用户使用TRAE的配置技巧
本文作者作为TRAE开发者用户，分享GoLand用户丝滑使用TRAE的配置技巧。从UI外观与布局，如通过安装插件获GoLand经典外观、设置字体行高，按习惯布局面板；到快捷键与导航，可一键导入或配置Jetbrains风格快捷键，解决冲突；运行与调试方面，支持项目粒度Go版本绑定，介绍基础调试和远程调试配置；测试与覆盖率提出UI入口、环境变量配置等建议；规范与格式化推荐工具并给出配置；Git与MR介绍操作配置和插件；还能接入MCP Server协同工作及注意安全边界。最后指出不同IDE可双开互补。

[快手技术] 研发效能 AI研发范式 智能化升级

快手：万人组织AI研发范式跃迁之路
快手分享2023 - 2025年AI研发范式跃迁经验与成果
文章总结了快手2023 - 2025年在研发效能领域的探索。其研发效能演进分三阶段：2023 - 2024年平台化、数字化、精益化，建一站式平台、标准化流程、提升交付效率；2024年6月 - 2025年6月智能化1.0，建设AI能力、推广Kwaipilot，但个人提效未传导到组织；2025年7月后智能化2.0，找到AI研发范式升级路线，解决效能实践、研发平台、效能度量问题。同时指出AI是“透视镜”和“放大器”，快手将持续分享经验并升级工具。

AI 技术与算法实践

[梯度不陡] 企业研发 AI自动化 能力结构框架

企业研发 AI 自动化能力结构框架（v0.1）：从工具增强到端到端自动化的结构路径
文章提出企业研发AI自动化L1–L4能力框架
文章提出L1–L4企业研发AI自动化能力框架。先介绍AI在研发场景演进，引出框架以理解演进路径。阐述四阶段框架，各阶段核心能力不同，跃迁由结构瓶颈触发。分析企业倾向停留中间阶段的阻力，如能力结构不匹配等。指出不升级的边界条件，如需求无结构化等。提供结构诊断模型识别断点，给出最小指标体系观察自动化是否发生。强调自动化是结构选择，框架用于判断当下位置。

[黑夜路人技术] AI研发 Agentic Engineering 研发范式重构

【原创 】AI研发范式重构：从Coder到Commander
黑夜路人介绍AI研发范式重构，从Coder到Commander
文章围绕AI研发范式重构“从Coder到Commander”展开。介绍“Agentic Engineering”理念，其核心思维有角色从Coder到Commander转变、建立信任闭环、以CLI为接口。团队落地策略包括变革Code Review制度、架构师职责下沉、基础设施CLI化运维。深度落地是打造“单兵全闭环”开发流，含需求拆解、测试用例生成等五步。还给出各研发角色行动指南，最后指出该理念可让开发者将无聊工作交AI，专注架构设计与业务创新。

[软件工程3.0时代] 软件工程 AI研发 软件工程3.0 研发范式转型

从Copilot到Agentic：快手万人组织AI研发范式的软件工程3.0转型之路
快手发布AI研发范式报告分享软件工程3.0转型经验
2026年2月9日，快手发布《快手万人组织 AI 研发范式跃迁之路》，揭示软件工程3.0转型经验。2023年GPT - 4发布标志软件工程进入3.0时代，核心是LLM - DevOps。快手实践历经三阶段从2.0迈向3.0。其发现AI工具普及不等于组织提效，提出三种开发方法。还构建需求AI研发成熟度模型，以L2+需求占比等为核心指标。在智能研发平台架构设计上有四层架构。通过个人、团队、业务线三层推进转型，标杆团队数据显示组织效能提升。2025 DORA报告验证AI是“透视镜”和“放大器”。2026年快手将探索L2到L3跃迁。

[得物技术] 大数据 Flink ClickHouse Sink 高可用写入

Flink ClickHouse Sink：生产级高可用写入方案｜得物技术
得物技术提出Flink ClickHouse Sink生产级高可用写入方案
文章围绕Flink ClickHouse Sink生产级高可用写入方案展开。先指出实时大数据处理中Flink+ClickHouse组合应用场景及官方Sink痛点，如缺乏攒批机制、不支持动态表结构、分布式表写入性能差。随后提出核心改进，包括基于数据量攒批、动态表结构与分片策略、本地表写入加动态节点发现。接着介绍核心架构、本地表与分布式表写入差异、分表策略、攒批与内存控制、写入限流与流量控制、重试机制与超时控制、异常处理模式、Checkpoint语义保证等内容。最后给出最佳实践与调优建议，总结技术亮点、Checkpoint语义及生产建议，该方案已在生产环境验证，可支撑百万级TPS日志写入。

[得物技术] 推荐系统 重排技术 生成式模型 推理性能优化

社区推荐重排技术：双阶段框架的实践与演进｜得物技术
得物技术分享社区推荐重排双阶段框架实践与演进
文章介绍得物社区推荐重排技术，重排在推荐系统多阶段Pipeline中是最终决策环节。当前重排系统采用G - E两阶段协同框架，但存在质量 - 延迟 - 多样性“不可能三角”、阶段间目标不一致等问题。为此推进非自回归和自回归模型上线，非自回归模型推理快但对上下文信息建模不足，自回归模型在传统基础上增加MTP结构优化推理效率。在推理性能优化方面，升级工程架构引入GPU推理能力，进行模型优化。未来规划构建端到端序列生成架构，采用分层混合生成策略，运用强化学习与对比学习融合的训练范式，可突破“不可能三角”，为AIGC与推荐融合铺路。

[字节跳动技术团队] AI智能体 OpenClaw LanceDB 长期记忆系统

当 OpenClaw 内置 LanceDB：为个人 AI 智能体打造超强长期记忆
字节跳动团队剖析OpenClaw内置LanceDB的实现
本文由字节跳动技术团队撰写，剖析了OpenClaw的LanceDB memory plugin实现。OpenClaw是开源、可自托管的个人AI智能体框架，核心定位是成为“数字助手”。其架构中，Agent Runner需四类上下文支持，这些上下文通过不同机制管理。memory模块实现分两类，File/backend based基于文件和后端存储引擎，LanceDB based基于LanceDB数据库。LanceDB memory是独立链路，有memory-core和memory-lancedb两个插件可选，后者功能完备，实现记忆自动捕获和召回。该插件还定义了工具、命令、生命周期钩子和服务，记忆存储在LanceDB的memories表。最后，文章指出OpenClaw选LanceDB因其本地优先、多模态存储和多类别索引等特性，还推荐了两个Lance生态项目。

[字节跳动技术团队] 存储技术 Agent Bucket 多租户存储 ObjectSet

Agent Bucket：万亿级 Agent 原生存储桶
字节跳动团队提出万亿级 Agent 原生存储桶 Agent Bucket
文章介绍了火山引擎字节跳动技术团队提出的万亿级 Agent 原生存储桶 Agent Bucket。AI Agent 发展下，开发者面临海量用户存储难题，传统对象存储方案有局限。Agent Bucket 在桶和对象间引入 ObjectSet，为用户提供专属空间，具备原生隔离、权限、监控等能力。同时，它也面临海量用户分级管理、单集群容量瓶颈等挑战，为此提供 Set Tagging、Set Slice、Set AccessPoint 等解决方案。此外，其应用场景广泛，可用于代码仓库、企业相册网盘等。

[张鹏科技商业观察] AI 代码进化 人机关系 OpenClaw

从代码世界的非线性狂飙，看 OpenClaw 点燃了什么？
OpenClaw引发代码变革，人类与代码关系面临倒置
2026年初AI圈充满撕裂感，OpenClaw在GitHub获高星标却被安全专家警告。人类与代码关系历经驯化、培育、爆发三阶段，核心是提升人的生产力。近期代码进化呈非线性溢出，撑破“人机协作”和“生产协同”容器，重构生产关系、增殖代码产能。软件下沉为AI基础设施，代码成AI母语，人类价值向“价值定义”迁移。我们与代码关系倒置，机遇与挑战并存，未来将诞生更多“定义者”。

[海外独角兽] 企业运维 AI SRE 因果推理 数字孪生

当人读不懂 AI 代码，Traversal 如何做企业运维的 AI 医生？
Traversal构建AI SRE Agent助力企业运维
文章围绕Traversal展开，它是一家专注企业运维的初创公司。代码运维是痛点，AI Coding发展加剧了难度，传统工具难以解决。Traversal以因果推断构建SRE Agent，能定位问题并自动化处理。其优势明显，行业痛点明确，技术壁垒高，团队背景好且获资本加持。工作流分离线和在线阶段，可主动监控。应用场景广泛，技术基于因果推理与仿真模拟。商业模式为混合式、以结果为核心的定价模式。不过也面临风险，如因果机器学习有效性存疑、竞争大、隐私合规门槛高。团队由高校教授和证券交易员组成。在AI SRE市场，它与传统巨头和其他工具竞争，各有优劣。

[GSYTech] AI开发 工作效率 疲惫焦虑 应对策略

AI 在提高你工作效率的同时，也一直在增加你的疲惫和焦虑
Siddhant Khare分享AI提升效率却增加疲惫焦虑的感悟
文章分享Siddhant Khare对使用AI的感悟。AI虽提升开发效率，却增加疲惫和焦虑。一方面，它让开发者任务增多、上下文切换频繁，定位从“创造者”变为“审稿人/质检员”，且AI代码需谨慎审查；另一方面，AI输出不确定，带来持续压力，还使开发者面临工具更新快、知识贬值等问题。作者还给出应对方法，如时间盒AI会话、接受70%可用成果等，强调用AI要有边界和意图，知道何时停下。

[蚂蚁技术AntTech] 图形学 4D场景解耦 Split4D算法

SIGGRAPH Asia 2025 | 单帧监督实现时空一致的4D场景解耦
浙大、蚂蚁等团队合作论文Split4D实现4D场景解耦
浙江大学、蚂蚁集团和上海人工智能实验室合作的论文Split4D被SIGGRAPH Asia 2025收录。现有动态场景编辑和分割方法依赖视频追踪，存在上游依赖脆弱、多视角难统一等问题。Split4D回归问题本质，以单帧分割为基础监督，利用高斯基元局部线性运动特性建立3D对应关系。其核心技术包括Freetime FeatureGS表征、单帧对比与流式接力学习策略、正则化约束增强鲁棒性。实验显示，它在多个数据集上领先主流Baseline。此外，Split4D在3D场景编辑和单目街景分解方面有应用潜力，与蚂蚁飓创平台结合，将推动数字人发展和广告行业变革。

[大淘宝技术] 大模型 RAG 信赖度提升 设计模式

设计模式Trustworthy Generation：提升RAG信赖度
淘天集团直播技术团队介绍提升RAG信赖度的设计模式
文章由淘天集团直播技术团队发布，介绍Trustworthy Generation设计模式以提升RAG系统信赖度。先分析RAG信赖度不足的根源，如检索错误、内容可靠性问题、前置推理错误和模型幻觉。接着提出围绕“可解释、可追溯、可反思、可监管”的解决方案，包括信息关联度识别、引用出处说明、自我批判和反思及防护与监管。还指出该模式会增加系统复杂度和开销，有过滤风险，并给出三种替代方式。

[TesterHome社区] 软件测试 AI智能体 测试金字塔

重新构想AI时代的软件测试：面向AI智能体的测试金字塔实践
Block发布适配AI智能体的测试金字塔实践方案
2026年初AI智能体规模化落地，传统软件测试遇瓶颈。Block公司1月发布文章，由安吉·琼斯牵头撰写，改造经典测试金字塔适配AI智能体。经典测试金字塔为确定性系统设计，不适用于AI。AI智能体有输出非确定性等特性，使传统测试失效。Block重构为四层测试金字塔，底层隔离AI噪声，上层用概率化评估性能，顶层量化主观质量。文章还分享5个可复用最佳实践。未来AI测试将朝混合模型演进，要智能管理可变性。

[AndroidPub] Kotlin 泛型 in out reified

Kotlin 泛型进阶：in、out 与 reified 实战慧
文章深入讲解Kotlin泛型in、out与reified实战应用
文章围绕Kotlin泛型中in、out与reified关键字展开。先介绍泛型基础，包括不变性、协变（out）和逆变（in），以List和Comparable为例说明。接着通过构建EventBus实例展示型变应用，还提到类型投影和星投影。最后阐述reified关键字，它与inline函数结合可避免类型擦除，在Android开发如启动Activity、JSON解析和EventBus创建中简化代码。同时指出reified使用的限制，掌握这些关键字能提升Kotlin泛型编程能力。

[TesterHome社区] AI编码助手 Composer 1.5 强化学习

Cursor推出Composer 1.5：强化学习规模扩大20倍，AI编码助手迈入新阶段
Cursor发布Composer 1.5，强化学习规模扩20倍
2026年2月9日，AI编程工具开发商Cursor发布旗舰编码模型Composer 1.5。其强化学习规模扩大20倍，后训练算力超预训练。该版本保持快速响应并提升智能，有“思考型”设计和自我总结能力。与同类产品相比，它在编码特定强化学习、代理能力等方面有优势，但缺乏独立公开基准验证，成本高、通用性不足且生态锁定。虽不是绝对最强，但适合深度代理复杂项目，若有独立基准上榜或挑战领先地位。

[火山引擎] AI安全 AI助手 OpenClaw 安全防护方案

让OpenClaw安全上岗，火山引擎发布业界首个AI助手安全方案
火山引擎发布业界首个AI助手安全方案助力OpenClaw
2026年2月14日火山引擎发布业界首个AI助手安全方案，助力OpenClaw安全上岗。OpenClaw是开源AI Agent项目，能力强大但有安全风险，如本地敏感信息外发等。该方案为三层纵深防护：平台安全从访问控制等四维度构建底层防御；AI助手安全发布AI Assistant Security，防护高危操作等风险，提供免费试用；供应链安全升级智能体安全管理平台扫描功能，对Skills全生命周期防护，两种版本也有免费试用。

[哔哩哔哩技术] 视频生成 推理加速 序列并行 3D位置编码

视频生成推理加速实践：基于全局时间索引的序列并行 3D 位置编码优化
哔哩哔哩技术团队分享视频生成推理加速实践
文章围绕视频生成推理加速展开。先介绍阿里巴巴开源的Wan2.1全帧并行视频扩散模型，它在多评测基准表现佳，但长视频推理有显存、计算复杂度膨胀，无法流式推理等问题。Self - Forcing提出因果自回归方式，改造为逐步生成模型，降低首帧延迟，实现接近实时的视频生成。推理优化方面，算法团队在Self - Forcing基础上引入序列并行（SP），解决单卡显存受限问题。针对SP中RoPE计算占比大、依赖通信等问题，通过引入全局时间索引实现Causal - RoPE局部化计算，下沉计算到序列分片内部，替代原通信操作，经优化推理性能实现约1.48×无损加速，后续还将在多方向探索。

[奇舞精选] AI编程 规范驱动开发 OpenSpec框架

OpenSpec：面向 AI 编程的规范驱动开发框架
OpenSpec推出面向AI编程的规范驱动开发框架
文章介绍OpenSpec，它是面向AI编程的规范驱动开发框架，构建‘共识规范→AI执行→自动验证→变更归档’闭环，提升开发确定性与可维护性。其核心是‘先定规范，再写代码’，可无缝融入现有开发流程。OpenSpec有消除需求歧义、变更可追溯等多方面价值，还介绍了相关指令、目录结构、初始化流程、工具选择等内容。文章通过案例展示了使用OpenSpec进行项目需求实现、提案修改、任务执行和归档的完整过程，同时说明了使用场景和注意事项。

[奇舞精选] AI编程 SKILLS RULES MCP 轻量化脚本

秒懂SKILLS: 模块化的RULES + 轻量化脚本
文章介绍模块化SKILLS结合轻量化脚本编程技术
文章介绍了SKILLS技术，在AI编程中RULES有长度局限问题，SKILLS可模块化懒加载，解决此痛点。其结构分元数据和内容，元数据节约token、降幻觉。不同应用对SKILLS存放位置有不同设定。SKILLS与MCP不是互斥关系，是底层与上层的‘黄金搭档’。完整的SKILLS是‘软硬一体’，公式为业务规则加专用脚本，自带脚本可降低依赖、实现胶水逻辑、进行本地文件操作。

[阿里云开发者] AI Agent系统 AI Coding LangGraph Agent Skills

借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统
淘天集团团队借助AI Coding完成AI Agent系统重构升级
本文围绕借助AI Coding快速打造AI Agent系统展开。背景是电商运营需通过自然语言生成购物场景和搭建会场，原低代码方案遇扩展性瓶颈。核心架构升级为基于LangGraph的新一代Agent架构：其将AI工作流抽象为有向图，支持多模式，有状态管理等优势；Agent Skills把能力模块化，解决传统工具管理难题；Planner让Agent先规划再执行，减少步骤遗漏和顺序混乱。开发中采用Cursor和AoneCopilot双工具协同，通过DSL驱动迁移，介绍了知识库准备、AI提示工程优化等策略，还进行了代码审查重构。项目总结显示，实现架构跃迁，AI Coding使开发提速5倍，提升代码质量等。未来计划深化其在多环节应用。

[阿里云开发者] 数据库 SQL质量 AI助手 SQL Review

让慢SQL消失在提交前：Qoder × RDS AI助手Skill的实时拦截术
Qoder与RDS AI助手Skill实现SQL提交前实时拦截
文章指出快节奏开发中SQL质量成盲区，存在隐蔽性和滞后性问题。介绍RDS AI助手，其可多方式集成到企业内部。通过Qoder + RDS AI助手Skill能将SQL Review能力集成到AI Coding流程，进行全方位质量把关。还给出3分钟完成配置的步骤，包括前置准备、配置Skill及依赖、环境变量和Qoder Rule。接入后效果更好，能在开发阶段挡慢SQL风险，保障代码质量。

[阿里云开发者] 语音对话技术 任务型语音Agent AI Force 衍算框架

别再让语音机器人“答非所问”：AI Force任务型语音对话技术总结
AI Force团队总结任务型语音对话技术及未来规划
本文聚焦AI Force任务型语音对话技术。先指出企业级语音Agent需解决“拟人化”与“专业化”问题，采用三段式架构应对挑战。在拟人化上，通过TTS、双工对话模块和极致耗时架构优化；专业化方面，从ASR、推理架构和上下文管理改进。技术架构历经三代演进，沉淀出三段式架构。还分析了语音对话推理的挑战，提出“衍算”框架，介绍了RAG处理及工具调用交互方式。未来会在衍算效果、双工交互等方面优化。最后介绍团队，欢迎技术人才加入。

[阿里云云原生] AI Agent 移动端观测 非人操作检测

当 AI Agent 接管手机：移动端如何进行观测
阿里云分析AI Agent接管手机时移动端观测及“非人”操作检测
文章围绕AI Agent接管手机时移动端如何观测展开。先介绍AI Agent操作手机爆火及传统用户行为分析面临的数据污染问题，如转换率虚高、用户路径分析失效等。接着拆解AI Agent操作手机原理，分用户入口、屏幕捕获、云端通信、操作执行四层，重点介绍操作执行层三种“非人”操作技术路径及特点。然后阐述检测“非人”操作的方法，针对不同路径给出检测方式，还可通过RUM + 自定义Query识别异常操作，列举识别开启无障碍服务用户等四个场景。最后指出移动端监控准确识别“非人”需多维度检测，阿里云可观测用户体验监控SDK已采集相关属性。

[阿里云云原生] AgentRun All - In - One Sandbox Agent开发

AgentRun 实践指南：Agent 的宝藏工具——All-In-One Sandbox
AgentRun团队推出All - In - One Sandbox助力Agent开发
本文介绍AgentRun的All - In - One Sandbox（AIO），它集成浏览器、终端和代码执行能力于一体。传统沙箱文件共享难、工具协调复杂、配置繁琐、成本高，AIO有显著优势：统一文件系统，启动快、文件传递快、内存占用低；零配置、环境隔离、自动清理等；有多种访问方式，适用于多场景。文中还给出集成指南，涵盖核心概念、快速启动、多步骤任务等内容，介绍多步骤任务、LLM Agent集成等实践模式。以豆瓣电影Top250爬取为例展示实战应用，涉及需求分析、实现流程、Python代码等。此外，阐述系统提示词设计要点、高级技巧及注意事项，最后总结技术收益、黄金法则等。

[阿里云开发者] AI推理 KV Cache Transformer架构 推理框架

当我们谈论 AI 推理的 KV Cache，我们在说什么？
阿里云开发者解析Transformer架构及AI推理的KV Cache
文章从《Attention Is All You Need》出发，解析Transformer架构，探讨AI推理中KV Cache。先介绍Transformer架构，包括嵌入层、Transformer Block和输出概率层，引出KV Cache可节约Attention计算量。接着指出因算力和数据瓶颈，业界关注推理阶段的KV Cache。随后介绍“LLM推理界五虎”：vLLM以KV Cache为中心，用虚拟内存和分页机制优化；SGLang提升复用率，有RadixAttention和Cache - aware Scheduling；LMCache专注缓存层，管理GPU缓存；Mooncake采用资源分池和传输抽象架构；Dynamo是NVIDIA推出的推理框架。最后说明KV Cache与传统分布式Cache不同，由LLM计算侧定义，其发展受LLM模型影响。

[阿里云开发者] 大模型 MultiAgent Spring AI Alibaba React模式

用Spring AI Alibaba把MultiAgent实现从5天压到5小时
淘天集团团队用Spring AI Alibaba优化MultiAgent实现
本文介绍Spring AI Alibaba助力Multi - agent实现提效。先阐述大模型应用三阶段，从构建组件到工作流再到自主Agent。接着介绍React模式，包括执行流程、代码示例及Spring AI Alibaba的实现，如提供标准ReactAgent、处理记忆管理和RAG等。还讲解Multi - agent模式及内置实现，如顺序和并行执行。实战部分给出Plan - Execute模式的实现思路、手动编排和基于Graph框架编排的方案，最后总结开发效率提升、上下文工程要点及架构选择建议。

[阿里云开发者] 智能运维 Chaterm Agent Skills 千问大模型 Skills 技术

Chaterm Agent Skills + 千问大模型，智能运维再进化
Chaterm Agent Skills 集成千问大模型助力智能运维
本文介绍 Chaterm Agent Skills 结合千问大模型提升智能运维水平。先以凌晨 3 点运维故障为例引入 Skills，其可将运维经验打包成可执行技能。接着阐述 Chaterm 是开源 AI 智能终端和 SSH 客户端，Skills 由 Anthropic 提出，已成标准扩展规范。详细介绍 Skills 标准结构、工作流程，因运维标准化高、重复操作多等特点，使其适合运维场景。通过创建‘Confluence 系统异常检查’Skill 展示实操流程。还介绍了 Chaterm Skills 的存储、加载和触发机制，其集成千问大模型开启云上运维新范式。此外，Chaterm 支持阿里云堡垒机资产一键直连。最后给出使用建议，鼓励创建 Skills 库。

[深思圈] 软件工程 AI生产运维 多agent系统

16个月估值破10亿美元！众多VC押注一个新品类，AI写代码越快，这个问题越致命
Resolve AI获融资，用AI解决生产环境代码运维难题
文章指出AI写代码效率提升，但生产环境运维难度增大。Resolve AI成立16个月估值达10亿美元，完成1.25亿美元A轮融资，解决AI代码稳定运行难题。其核心是构建多agent系统，持续收集信息形成知识图谱，处理问题时多agent协作并多层验证，提供透明解释。其成功得益于大语言模型成熟、AI代码生成需求、企业认知转变等因素，若成功将改变软件工程模式、团队管理和行业经济。

[Datawhale] Agent开发 Code Agent 上下文工程 Function Calling

从零搓出一个Claude Code，一篇超详细的总结！
作者跟随教程开发MyCodeAgent并分享经验与改进方向
作者作为Agent开发初学者，分享跟着Datawhale的Hello - Agent教程开发MyCodeAgent的过程。先明确做Code Agent的原因，用Hello - Agent骨架搭建V0版本，却在Terminal Tool上遇问题，如命令失控、错误难定位。随后重构工具体系，将自由命令拆成可控工具，统一协议、规范调度。放弃字符串ReAct，转向Function Calling稳定调用协议。针对长对话上下文腐烂问题，进行分层治理、统一截断等改造。增加可观测性，用TraceLogger记录轨迹、会话快照实现断点续跑。最后引入MCP、Task、TodoWrite、Skills等扩展能力，让Agent团队协作。作者认为Agent开发核心是约束模型不确定性，未来打算完善多Agent协作、集成视觉能力和测试体系。

[梯度不陡] 机器人 灵巧手 视觉重建 操作策略 模仿学习

只用RGB人类视频学会灵巧手操作：VIDEOMANIP把“看视频学抓取”变成可执行策略
Carnegie Mellon等团队提出VIDEOMANIP训练灵巧手策略
本文介绍论文提出的VIDEOMANIP，可从RGB人类视频学会灵巧手操作。传统多指灵巧手训练数据采集成本高，该方法通过单目RGB视频重建4D手 - 物体轨迹，结合接触优化与演示合成扩展训练数据。论文核心流程分三步，先重建轨迹，再优化可行性，最后合成多样轨迹训练策略。实验表明，仿真抓取平均成功率70.25%，真实世界操作平均成功率62.86%，较retargeting方法提升15.87%。还给出落地建议和工程复现要点，证明不依赖额外设备也能训练出可用的灵巧手策略。

[phodal] 多智能体编程 ACP协议 企业研发平台

ACP 协议 + 多 AI 编程智能体：企业研发的新生产力平台
AutoDev集成ACP协议构建企业多智能体研发平台
文章围绕ACP协议与多AI编程智能体展开。先介绍在AutoDev集成ACP协议优化跨平台渲染架构。接着阐述ACP协议，它定义了IDE与AI编码助手交互规范，采用主从通信模型，解决传统AI编码助手的安全、信任等问题。JetBrains推动其形成企业级生态。还介绍多Agent协作实践，如Augment Intent统一工作空间、Google Antigravity开发平台。最后提出企业可结合MCP/Skill、ACP和A2A构建AI平台治理体系，提升研发效率、实现能力复用与跨团队协作，让企业AI平台成为可扩展、可观测、可治理的生产力平台。

系统性能与底层优化

[腾讯技术工程] 存储系统 传统TCP网络 性能优化

微信WFS传统TCP网络Fio跑满200Gb网卡实践
微信WFS团队优化传统TCP网络，Fio跑满200Gb网卡
微信WFS团队开展WFS Ultra极限性能优化项目，在传统TCP网络下实现Fio跑满200Gb网卡带宽，超越RDMA加持的3FS。关键优化点包括：采用Run-To-Completion线程模型，通过改造libfuse读接口和实施绑核策略提升效率；设计全链路零拷贝方案，客户端用splice、服务端用sendfile，减少8次CPU拷贝；引入负载自适应预读机制，低并发时提升读取效率，高并发时限速保障带宽。该优化应用于AI模型加载和随机读场景效果显著，且更具普适性，团队也在完善RDMA相关支持。

[iOS新知] iOS开发 Swift 性能优化

你的 iOS App 卡顿？这 12 个 Swift 性能秘密或许能救你
文章分享12个Swift性能优化方法解决iOS App卡顿
文章分享12个Swift性能优化方法，助开发者解决iOS App卡顿问题。介绍Copy - on - Write机制，提醒大数组循环修改时用reserveCapacity预留空间；建议优先用值类型，避免ARC开销；提到函数内联、静态分发、懒加载、内存对齐等优化点；还介绍了并发优化、编译器优化选项及使用Instruments找瓶颈的方法。最后给出JSON解析、Core Data、SwiftUI等实战场景的优化建议。

大模型 & AIGC 前沿

[DAMO开发者矩阵] 大模型 具身智能 RynnBrain

达摩院开源RynnBrain：首个支持可移动操作的具身大脑基础模型
达摩院开源支持可移动操作具身大脑基础模型RynnBrain
2026年2月10日，达摩院开源首个支持可移动操作的具身大脑基础模型RynnBrain。具身智能发展有两条技术路线，现有具身基础模型存在动态认知受限、有物理幻觉等问题。RynnBrain有关键要点：时空记忆、物理空间推理、良好可拓展性。实验显示其在多项具身任务基准测试中超越强大模型。该模型在Qwen3 - VL基础上训练，优化训练速度，支持多模态输入输出。其预训练有统一框架和特定训练策略，准备了多类数据。后训练包括物理空间推理、视觉语言导航、操作规划任务。实战中，基础模型能力全面，后训练潜力巨大。

[Gartner公司] 大语言模型 AI基础设施 生产部署 治理框架

在AI基础设施中部署大语言模型的三大举措
Gartner提出在AI基础设施部署大语言模型三大举措
中国企业在生产环境运行大语言模型面临挑战，2025年计划大幅增加相关技术投资，Gartner预测2028年70%大型企业将建完善治理框架。企业倾向本地部署，对I&O团队要求高。为成功部署，企业应构建全面生产发布策略，如使策略与转型战略一致、优化模型等；制定健全治理流程，像提前试点、管理资源等；加强与多团队及伙伴协作，建立跨职能AI治理委员会。

[软件工程3.0时代] 大模型 MaaS平台 服务性能监测

大模型服务性能如何？请看2025年度监测报告
AIIA联合发布2025年度公有云大模型服务性能监测结果
中国人工智能产业发展联盟（AIIA）模型服务（MaaS）工作组联合相关单位发布2025年度公有云大模型服务性能监测结果。监测显示，大模型服务性能不断优化，如调用成功率逼近100%、每秒输出字符数上升、首字符时延下降、国产开源大模型受青睐、调用价格下降、长上下文模型占比提升等；MaaS平台工程化能力也在迭代，DeepSeek模型服务持续优化，平台系统稳定性大幅提升。未来AIIA MaaS工作组将推进‘公有云大模型服务推进计划’，从能力建设和产业服务方面推动大模型服务高质效发展。

[DeeplearningAI] 大模型 级联蒸馏 小而高效模型

The Batch: 907 | 小而高效模型的“制作”方法
Mistral AI发布Ministral 3系列小而高效模型
Mistral将Mistral Small 3.1压缩成系列视觉 - 语言模型，结合剪枝与蒸馏技术。发布Ministral 3系列模型权重，有140亿、80亿和30亿参数规模，各有基础、指令调优等版本。采用级联蒸馏法构建，从大父模型交替剪枝和蒸馏得子模型。测试显示，Ministral 3 14B表现优，在部分基准上超Mistral Small 3.1等竞品。级联蒸馏成本低、时间短、算法简单，可生成多规模模型，且该系列能在普通设备运行。

[小红书技术REDtech] 视频剪辑 大模型 智能创作Agent

懂剪辑，更懂叙事：FireRed-OpenStoryline——首个开源具备导演思维的视频剪辑Agent
小红书技术REDtech开源视频剪辑智能体FireRed - OpenStoryline
2026年2月10日，小红书技术REDtech开源首个具备导演思维的视频剪辑智能体FireRed-OpenStoryline。它能根据用户意图，通过对话自主生成剪辑逻辑并调用工具，将创作者从技术操作中解放出来。其核心是有完整回路，包括感知规划、内容创作、全能执行、全链路交互等功能，还能沉淀剪辑技能。该系统由Agent Client、MCP Server、Resources & Input构成。此外，项目对工程化设计优化，降低算力依赖，支持多端访问和双语切换，已在GitHub开源。

[小红书技术REDtech] 图像编辑 FireRed-Image-Edit 开源模型

小红书发布FireRed-Image-Edit：图像编辑新SOTA
小红书发布图像编辑模型FireRed-Image-Edit并开源
2026年2月12日，小红书发布图像编辑模型FireRed-Image-Edit并开源。该模型由Super Intelligence Team研发，在处理复杂编辑指令等方面实力更强，在多项权威测试中达业界领先。同时推出RedEdit Bench评测集，后续将开源，为评估建新标准。其构建图像编辑数据生产引擎，经三阶段训练完成能力进阶。核心能力有指令遵循一致性、精准文字编辑、支持创意与多图生成、能一键画质调整。后续将提升其在人像美化等方面的编辑能力，持续开源更新。

[数字生命卡兹克] AIGC AI视频 Seedance 2.0

中国也有了世界第一的模型，他的名字，叫Seedance 2.0。
Seedance 2.0爆火，作者介绍其玩法并鼓励抓住机遇
2026年2月，世界顶级模型Seedance 2.0爆火，在各平台引发热度。其在豆包开启内测，作者因它创作受阻。该模型被认为是世界第一，很多老外求使用权限。作者不评测其能力，介绍了有趣玩法：有导演思维，能解决分镜难题；支持分镜复刻，方便模仿优秀作品；利于经典二创，可修改故事结局；能编辑现实，为影视后期助力；可将素材直出vlog；能生成带货广告；还能进行主体迁移，复刻动作口型。作者心情复杂，既兴奋其带来新机遇，又焦虑原有工作被冲击，鼓励大家抓住新机会。

[数字生命卡兹克] 大模型 GLM-5 AI Coding

GLM-5深夜登场，这是国产开源模型首次逼平Claude Opus 4.5。
智谱发布GLM-5，能力逼近Claude Opus 4.5
2026年2月12日深夜，国产开源模型GLM-5登场，首次逼平Claude Opus 4.5。其参数量从355B扩展到744B，智能提升且成本未大幅增加，跑分仅次于GPT-5.3-codex和Opus 4.6，在多项基准测试中逼近最一线水平。它省token，价格便宜，Coding Plan套餐性价比高。作者用其开发全平台内容同步分发产品、欢乐斗地主记牌插件、复刻QQ农场等案例，显示出其开发能力强，虽在精准改BUG上与GPT-5.3-codex有差距，但规划、架构能力可与Opus 4.5比肩。此外，它封装Skills能力也不错。GLM-5降低了国内AI编程门槛，让更多人能尝试，促进正向循环。

[大淘宝技术] 大模型 AI应用架构 退小宝AI助手

从应用架构的视角看退小宝AI助手落地现状
场景金融技术团队分析退小宝AI助手落地现状
文章从应用架构视角分析AI在业务中落地现状与挑战，以“退小宝AI助手”为例，对比传统Web应用与AI应用差异，指出AI原生应用是可行路径。梳理AI应用架构演进，从简单调用API到ReAct Agent范式，再到以Workflow为核心的低代码图结构。解析LLM、Message、Tool等核心概念及工程实践要点，还探讨MCP、RAG、权限管理、微调、可观测性和评测等补充概念，最后总结AI应用落地经验和业务场景特点。

[京东零售技术] 大模型 AI技术 机器学习 深度学习 Transformer架构

1篇搞懂AI通识:大白话拆解核心点
文章以通俗语言讲解AI全链路知识助力认知
文章用通俗语言拆解AI通识技术点，助读者建立认知框架。先介绍AI基础概念，如本质、核心方法论、范式等，阐述深度学习、预训练、大模型等内容；接着说明核心架构与机制，包括Transformer等；还提及模型优化与适配技术，像MOE、数据并行等；介绍典型模型与生态实践，有通用和垂直领域模型及DeepSeek创新点；阐述常用工具与交互技术，如提示工程；最后解释高频术语。指出AI核心是让机器从数据找规律并落地实用。

[谷歌开发者] 医疗AI MedGemma 1.5 MedASR 医学影像解读 医疗语音识别

利用 MedGemma 1.5 与 MedASR 构建下一代医疗应用
Google 发布 MedGemma 1.5 和 MedASR 助力医疗 AI 应用
Google 为助力医疗保健领域 AI 变革，通过 HAI - DEF 计划发布 MedGemma 系列模型，其反响热烈。此次乘势发布 MedGemma 1.5 4B，适配多种医学影像模态应用，准确性提升，且规模小能离线运行。还发布 MedASR 语音识别模型，可与 MedGemma 整合。启动 MedGemma 挑战赛，奖金 10 万美元。MedGemma 1.5 在医学影像解读、文本处理功能上有改进，支持 DICOM。此外，介绍了开发者使用案例及获取模型、教程、资源的途径，强调模型需验证调整，不能直接用于临床。

[谷歌开发者] 大模型 数据分析 BigQuery MCP服务器 AI智能体

借助 BigQuery 全托管式远程 MCP 服务器，加速构建数据分析智能体
谷歌推出BigQuery MCP服务器，助力构建数据分析智能体
谷歌于2026年1月推出全托管式远程BigQuery MCP服务器预览版，可让AI智能体直接安全分析企业数据，免去数据搬运隐患与延迟，还能调用BigQuery功能，支持通过开源MCP Toolbox for Databases实现。文章介绍其与ADK、Gemini CLI集成方式，结合ADK构建智能体需经创建项目、配置API、加载数据集、创建OAuth客户端和Gemini API密钥、创建并测试智能体等步骤，与Gemini CLI集成则需配置文件并认证。使用时要遵循AI安全与稳定性指南。

[谷歌开发者] 大模型 Gemini 3 桌面级Agent 出海范式

天工 Skywork 携手 Google Cloud，以 Gemini 3 定义桌面级 Agent 出海新范式
天工Skywork携手Google Cloud以Gemini 3定义桌面级Agent出海范式
2026年2月11日消息，天工Skywork携手Google Cloud，以Gemini 3定义桌面级Agent出海新范式。面对推理能力瓶颈和多模态链路碎片化难题，Skywork团队与Google Cloud合作，引入Gemini 3与机密计算技术重构底层架构。在推理方面，引入Gemini 3 DeepThink，采用新架构，在GAIA测试中获全球榜首；多模态处理上，利用Gemini多模态能力和超长上下文窗口，提升效率；采用混合云部署保障数据主权。还集成“One Google”技术栈。从Claude迁移至Gemini 3，Skywork完成技术跨越，Google Cloud成其落地全球市场核心引擎。

[谷歌开发者] 大模型 翻译模型 多模态翻译

TranslateGemma: 全新开放翻译模型系列，助您实现高效的多模态翻译
谷歌推出TranslateGemma开放翻译模型系列助力多模态翻译
2026年谷歌推出全新开放翻译模型系列TranslateGemma，基于Gemma 3构建，有4B、12B和27B三种参数规模。它能跨越55种语言交流，效率高，TranslateGemma 12B在WMT24++基准测试表现超Gemma 3 27B。通过两阶段微调过程，结合监督微调与强化学习提升性能。其有强大多模态能力，在55个语言对严格训练评估，还针对近500个语言对训练。有不同规模适配不同部署环境，研究人员和开发者可通过多种方式试用。

[奇舞精选] 大模型 Temperature Top P 输出随机性

解析 Temperature 与 Top P：如何掌控大模型的输出随机性
文章解析Temperature与Top P掌控大模型输出随机性原理
文章从大模型底层生成原理出发，解析Temperature与Top P如何掌控输出随机性。大模型预测下一个字分三步：生成分数、转换概率、加权采样。选择最高分策略有局限，Softmax函数可将分数转为概率。Temperature控制‘贫富差距’，T<1时输出稳定保守，适用于代码生成；T>1时输出多样，用于创意写作。Top P改变选择范围，像动态门槛，低P值极度保守，高P值保留多样性。建议通常只调一个参数，发散场景可设0.8 <= T <= 1.2或Top P为0.9；严谨场景设0.0 <= T <= 0.2或0.1 <= Top P <= 0.2。

[阿里云云原生] 大模型 Prompt管理 MSE Nacos AI Agent

MSE Nacos Prompt 管理：让 AI Agent 的核心配置真正可治理
阿里云MSE Nacos 3.1.1版推出Prompt管理功能
文章围绕MSE Nacos Prompt管理展开。先指出AI Agent热门但调优难，传统Prompt管理存在调优慢、协作混乱、行为失控难追溯等问题。接着介绍MSE Nacos 3.1.1版本推出的企业级Prompt管理能力，包括全生命周期管理、版本管理与回滚、模板化复用、热更新、灰度发布、优化调试和安全合规等核心功能。还列举智能客服、AI代码生成助手等典型应用场景，给出Agent集成方案。最后对比传统方案，总结其能提升AI应用管理效率、降低成本、保障质量、满足安全合规，为AI应用提供稳定可靠的Prompt管理基础。

[阿里云云原生] AI原生应用 开源技术 智能体 数据飞轮

AI 原生应用开源开发者沙龙·深圳站精彩回顾 & PPT下载
AI原生应用开源开发者沙龙深圳站分享多议题并实操
近日，AI原生应用开源开发者沙龙·深圳站圆满落幕，140+名技术从业者参与。活动聚焦AI原生应用架构的开源技术与落地实践，围绕多个议题展开分享。如AgentScope支持智能体全生命周期管理；Apache RocketMQ面向AI场景升级；HiMarket是企业级AI开放平台；LoongSuite构建数据飞轮；阿里资产管理部构建三层知识服务能力。此外，现场设置动手实操环节，讲师带领用户基于AgentScope搭建狼人杀小游戏，互动热烈。

[阿里云云原生] 内容创作 实时热点洞察 AI原生架构 自动化内容生产

灵感启发：日产文章 100 篇，打造“实时热点洞察”引擎
阿里云拆解基于AI的热点内容生产系统及部署案例
文章介绍基于AI原生架构的‘实时热点洞察+自动化内容生产系统’Inspo Radar。该系统用多智能体系统完成全流程，如猎犬Agent全网巡逻、侦探Agent深度检索等。其能力基于函数计算AgentRun实现，借助其能力可方便开发Agent。还给出日产100篇文章的部署案例，包括打开探索页面、填参数、部署、创作等步骤。最后强调工具由使用者控制，使用时要承担法律与道德责任。

[阿里云开发者] 大模型 Claude Skills 代码审核 灵码

灵码+Qwen3-Coder——使用Skill机制实现代码审核
荣阳探索灵码+Qwen3 - Coder用Skill机制实现代码审核
文章围绕在灵码+Qwen3 - Coder中用Skill机制实现代码审核展开。先介绍Claude Skills是基于提示词的模块化能力扩展系统，其本质是动态上下文注入与元工具架构，包含特定文件结构和调用流程。接着阐述灵码实现方案，用openskills，经环境配置和适配，可正常解析skill。还给出代码审核Skill的实现示例，包括添加元信息、生成SKILL.md及展示生成效果。最后总结Claude Skills解决传统提示词工程痛点，适用于多种场景，与MCP互补，未来有望实现AI能力模块化等目标。

[阿里云开发者] 大模型 多智能体 AgentScope 差旅助手

准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅基于AgentScope构建多智能体差旅助手
文章介绍阿里商旅基于AgentScope构建多智能体差旅助手的实践。早期AliGo系统单智能体模式有瓶颈，如准确性、稳定性不足等。为此进行代码化升级，技术选型采用Python写AI逻辑、Java写服务层，选AgentScope框架和FastAPI。Multi Agent架构采用混合模式，意图识别用分层处理策略。还引入实时思考链和流式输出，优化上下文和Prompt工程。周边生态构建了知识库、观测和评测体系。效果显著，事项收集准确率提至90%以上，解决原有bug，获行业奖项。未来将构建多智能体自进化方案。

[Web3天空之城] 大模型 AI视频生成 即梦Seedance2.0

零分镜零剪辑！即梦2.0直出AI故事长片指南 |《疯狂动物城版: Lovart封号不退款》深度拆解
天空之城城主分享即梦2.0制作AI故事长片指南
文章围绕即梦Seedance2.0制作AI故事长片展开。先介绍其热度出圈，影响大A影视股，突破在于自动分镜和多镜头剪辑合成。对比Sora，它优势明显，如分镜质量高、解决快节奏剪辑和打斗难题、声画同步等。制作指南方面，可跳过分镜头表，用场景对话脚本生成，如将公众号文章用Gemini Pro改写脚本后输入；利用参考能力，截取前15秒场景画面作参考图保证场景和人物信息同步；上传声音文件指定音色，也可用剪映后期统一。最后作者感慨它拉低创作门槛，个人电影时代已至。

[腾讯研究院] AI社交 大模型 智能体 人机共生

我们正在迎来“硅基化”社交时代
章文龙称我们正迎来“硅基化”社交时代
文章指出我们正迎来“硅基化”社交时代。2026年1月28日，程序员开发Clawdbot并推出Moltbook，大量AI Agent涌入并形成复杂社会结构雏形。AI社交软件Elys也展现新社交形态。此前AI多为辅助工具，如今OpenClaw让AI Agent有全天候运作能力，成为独立个体。互联网社交从“连接型社交”到“生成式社交”，大模型使AI成为内容生产者和社交代理人。AI在社交中的身份从“机器人”到智能体，掌握“语境”，具备成为独立社交节点资格。互联网社交出现人机协作、智能体对人、智能体对智能体三种交互形态，虽目前AI社交早期有造假情况，但智能体深度介入是趋势。未来社交是人机共生，人类要守住主体性和碳基文明温度与尊严。

[梯度不陡] 大模型 深度研究 WARP框架 多阶段训练 本地部署

AgentCPM-Report：交替起草与深化，开源本地深度研究新范式
AgentCPM团队发布AgentCPM - Report实现本地深度研究新范式
文章介绍了AgentCPM - Report，它是开源本地深度研究新范式。现有深度研究系统依赖闭源大模型，存在部署、隐私和安全问题。AgentCPM - Report采用WARP框架，结合8B参数深度研究代理，通过交替起草与深化实现信息获取等统一。多阶段代理训练让小模型有动态决策能力。实验显示，它在多个基准测试中超越闭源系统。不过也有局限，如呈现质量、信息来源等问题待改进。

[字节跳动Seed] 大模型 Seed2.0 多模态理解 LLM Agent

Seed2.0 正式发布
字节跳动发布大语言模型Seed2.0并优化升级
2026年2月14日，字节跳动正式发布Seed2.0系列大语言模型。该系列围绕大规模生产环境需求优化，以应对复杂任务。在多模态理解上，其视觉与推理能力提升，在多数基准测试达SOTA水平，在文档、视频等场景表现出色。在LLM与Agent表现上，加强长尾领域知识，强化指令遵循能力，长程任务执行能力提升，成本降低。虽在部分高难基准有提升空间，但已达业界第一梯队，有支持科研级任务潜力。

[字节跳动Seed] 大模型 视频创作 多模态生成 工业级内容创作

Seedance 2.0 正式发布
字节跳动发布新一代视频创作模型Seedance 2.0
2026年2月12日，字节跳动正式发布新一代视频创作模型Seedance 2.0。该模型采用统一多模态音视频联合生成架构，支持四模态输入，集成全面多模态内容参考和编辑能力。相比1.5版本，其生成质量大幅提升。核心亮点包括复杂场景可用率高、多模态能力强化、视频生成可控性提升、支持工业级内容创作。目前已上线即梦AI、豆包等平台。它能稳定呈现复杂运动和交互、支持多模态参考、可控性强、有双声道音频能力、全场景适配。评测显示，其在多方面达行业领先，但也存在一些待改进问题。未来团队将持续探索大模型与人类反馈的深度对齐，优化该工具。

[十字路口Crossing] AI Coding No Code 秒哒产品 大模型

Vibe Coding 下半场：四大天王，和想赢的人｜对话朱广翔：百度秒哒产品总经理
百度秒哒产品总经理朱广翔谈No - Code产品发展与前景
本文是对百度秒哒产品总经理朱广翔的访谈。2026年，Vibe Coding赛道进入下半场，秒哒在2024年下半年选择No - Code路线，起初不被看好，后因用户案例和市场趋势被认可。朱广翔有20年代码经验，却做了让他人不写代码的产品。秒哒收入关注用户ARR，构建倒金字塔产业结构。AI Coding领域国外有“四大天王”，国内间接竞品众多。秒哒护城河在于自迭代、强大后端、产品经理智能体流程、Benchmark和多智能体多模型路由架构。朱广翔认为No - Code会赢，建议学垂直专业结合计算机知识，还反思团队运营不足。

职业成长 & 技术认知

[职场Bonus] AI 提示词工程师 职业发展

大模型三年，一个AI新职业的速朽与变形
提示词工程师职业兴起又速朽，正向专家型演变
本文围绕提示词工程师这一AI新职业展开。2022年ChatGPT问世后，提示词工程师兴起，Riley等从业者推动其从‘玄学调教’转向‘系统设计’。2023年该职业高薪且不限学历，吸引众多人入行，如秀达、刘海等。但2025年初，‘提示词工程已死’言论出现，岗位热度骤降。随着模型能力提升，其职责扩大，入行通路收窄，要求从写提示词上升到懂技术、搭建工作流等。如今岗位从‘通用型’向‘专家型’演变，企业需要有提示词技能的复合型人才，在特定场景中该岗位经验仍不可替代。