技术博客
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SwiftUI革新之路:iOS 26带来的全新开发体验

在2025年的全球开发者大会(WWDC)上,苹果公司发布了其SwiftUI框架的最新版本——iOS 26。这一版本带来了两项重要更新:首次引入了SwiftUI原生WebView组件,以及在TextView控件中新增了对富文本编辑的支持。此外,iOS 26的SwiftUI版本还包含大量其他改进,并推出了全新的性能分析工具,旨在提升开发效率和应用表现。

SwiftUIiOS 26WebView富文本编辑性能工具
2025-07-03
Meta公司与OpenAI的人才争夺战:一次深刻的行业震动

近日,科技行业人才争夺战愈演愈烈,Meta公司成为本轮竞争的焦点。根据6月29日报道,Meta在短短一周内连续两次成功从OpenAI挖角关键人才,展现了其强大的吸引力和战略布局。本周一,Meta率先引入苏黎世实验室的三位核心研究员;随后于周五进一步签下OpenAI感知团队负责人于佳慧及赵盛佳、毕树超、任泓宇等四位重要成员。这七位专业人才的加入,不仅为Meta注入了新的活力,也强化了其在人工智能领域的技术实力。

MetaOpenAI人才争夺关键研究员感知团队
2025-07-03
华为革新之作:鸿蒙AI智能问答系统助力开发者效率飞跃

随着鸿蒙生态系统的快速扩张,开发者面临着技术更新迅速和知识分散的挑战。传统的开发流程中,开发者需要频繁切换官方文档、论坛讨论和API指南以获取所需信息,这大大降低了工作效率。为解决这一问题,华为在2025年6月21日的开发者大会上推出了鸿蒙AI智能问答服务。该服务以自然语言对话为主要交互方式,旨在建立一个权威、实时且精确的鸿蒙开发知识中心,从而重新定义开发者解决问题的方式,显著提高开发者的工作效率。

鸿蒙AI智能问答开发者效率知识中心自然语言
2025-07-03
“魔搭”崛起:探索开源模型社区的飞速发展

首届魔搭开发者大会于6月30日在北京成功举办,标志着魔搭社区自2022年11月成立以来取得了显著成就。经过两年多的快速发展,该社区已吸引超过500家贡献机构,开源模型数量突破7万个,增长幅度超过200倍。同时,用户规模也从2023年4月的100万迅速增长至目前的1600万,实现了约16倍的增长。

开发者大会魔搭社区开源模型用户增长贡献机构
2025-07-03
Readdy.ai:AI驱动的设计革新之路

Readdy.ai是由蓝湖团队打造的一款AI驱动设计工具,旨在革新产品设计流程。传统设计流程中,从Figma或Sketch创建初稿到开发团队手动编码,即使是简单的网页原型,也需要多次沟通和修改,耗时以周计算。Readdy.ai通过AI技术将这一流程缩短至秒级,用户只需一句话即可在数秒内生成原型,极大提高了效率。该产品在4个月内实现了500万美元的年度经常性收入(ARR),显示出其强大的市场潜力和用户需求。

Readdy.ai蓝湖团队AI设计原型生成产品设计
2025-07-03
视觉生成模型新突破:Token Reorder技术详解

近年来,视觉生成模型领域取得了显著进展,尤其是在输入序列长度方面。随着高分辨率图像生成和视频多帧生成等技术的发展,输入序列长度已扩展至10,000至100,000。为应对这一挑战,清华大学与字节跳动联合提出了一种名为Token Reorder的创新方法。该方法基于视觉注意力机制中的局部性原理,成功实现了在不损失性能的前提下对模型进行5倍稀疏化处理和4比特量化。这项技术不仅提升了模型的计算效率,还有效降低了存储需求,为大规模视觉生成任务提供了重要支持。

视觉生成模型效率Token Reorder局部性原理高分辨率
2025-07-03
向量技术赋能:360商业化业务线的AI化效率提升之路

在360商业化业务线面临核心挑战的背景下,向量技术的应用显著提升了AI化效率,实现了80%的加速。作为360集团的核心业务,商业化业务线不仅承担着推进公司商业化发展的重任,还致力于探索市场新机遇。通过向量技术的支持,360商业化在激烈的市场竞争中获得了更强的技术助力。

向量技术360商业化AI化效率核心挑战市场机遇
2025-07-03
华为开源人工智能:盘古模型的突破与昇腾AI的融合

华为公司近日宣布了一项重大的开源项目,将其先进的人工智能技术向全球开发者和研究人员开放。此次开源包括两个核心人工智能模型:盘古和盘古Pro。其中,盘古是一个拥有70亿参数的稠密型模型,而盘古Pro则是一个具有720亿参数的混合专家模型(MoE)。此外,华为还公开了基于昇腾AI处理器的模型推理技术。这一举措不仅展示了华为在人工智能领域的深厚技术实力,也为全球人工智能研究和应用提供了重要支持,进一步推动了该领域的发展。

华为开源人工智能盘古模型混合专家昇腾AI
2025-07-03
智能体高效数据体验:ClickHouse MCP集成与LLM模型的应用探讨

随着大型语言模型(LLM)的快速发展,智能体技术正逐步改变数据处理与应用的方式。ClickHouse MCP集成方案应运而生,旨在为智能体打造高效、灵活的数据体验。通过这一集成,软件工程师能够更轻松地应对复杂的数据任务,而数据工程师则得以深入参与开发流程,提升协作效率。这种跨领域的融合趋势,不仅降低了技术门槛,也推动了数据驱动决策的普及。未来,随着LLM模型能力的不断增强,智能体将在更多行业中发挥关键作用,重塑数据工程与开发的协作模式。

ClickHouseMCP集成智能体LLM模型数据体验
2025-07-03
图像领域的里程碑:FLUX.1 Kontext[dev]开源引领行业变革

Black Forest Labs近日宣布开源其旗舰图像模型FLUX.1 Kontext[dev],这一突破性进展为图像编辑和生成领域注入了全新活力。该模型拥有12B参数,在性能上可与GTP-4o媲美,专为图像编辑而设计,能够在短短5秒内快速生成图像,并且支持在消费级硬件上轻松运行。此次开源不仅降低了专业级别图像处理技术的门槛,也让普通用户能够便捷地享受到高质量的图像创作体验。

图像革命开源模型FLUX.1图像编辑消费硬件
2025-07-03
深度视频探索:微软智能体引领行业变革

微软近期推出了一款深度视频探索智能体,在多个长视频理解基准测试中表现优异,标志着视频分析技术的进一步突破。尽管大型语言模型(LLMs)和大型视觉-语言模型(VLMs)在处理视频内容和长文本上下文方面取得了显著进展,但在面对信息高度密集、时长达到数小时的视频时,这些模型仍存在一定的局限性。微软的这一新智能体通过更高效的算法和优化架构,有效提升了对长时间视频内容的理解能力,为未来视频内容分析与应用提供了新的可能性。

微软智能体视频理解基准测试长视频处理模型局限
2025-07-03
AI应用的全球化浪潮:2025年AI应用出海年中洞察

2025年6月23日,由GMI Cloud与InfoQ联合主办的“2025 AI应用出海年中洞察暨GMI Cloud新品发布会”在线成功举办。本次会议围绕AI应用的全球化趋势、技术实践及推广策略展开深入探讨,旨在加速AI技术在全球范围内的落地与应用。活动吸引了来自多个国家的技术专家、企业代表及行业观察者参与,共同分享AI出海的挑战与机遇。会上,GMI Cloud正式发布了多款面向AI全球化的新产品,涵盖智能算力支持、跨语言模型优化及本地化部署解决方案,为AI应用走向全球提供坚实支撑。

AI应用全球化技术实践推广策略新品发布
2025-07-03
AWS创新升级:详解SSL证书导出功能的新进展

近日,亚马逊云服务(AWS)推出了一项备受期待的新功能——用户可导出公共SSL/TLS证书。这一更新极大满足了用户在多环境部署中的实际需求,使他们能够将从AWS申请的证书及其私钥灵活运用于非AWS托管的服务中。长期以来,社区对导出功能的呼声不断,此次发布不仅提升了用户体验,也进一步强化了AWS在网络安全领域的服务能力。

AWSSSL证书导出功能网络安全多环境使用
2025-07-03
00后创业者的崛起:Cluely如何在9个行业引领变革

10周前,一位00后创业者首次编写代码,如今他的公司Cluely已在9个行业中引起变革。Cluely员工平均拥有10万粉丝,展现出强大的影响力和号召力。在最近与a16z合伙人Erik Torenberg和Bryan Kim的深度对话中,Cluely联合创始人兼首席执行官Roy Lee首次公开了公司快速增长的秘诀和团队工作流程,并讨论了人工智能时代下产品留存的变化。通过技术革新与高效的团队管理,Cluely正以前所未有的速度推动行业变革。

人工智能创业故事产品留存团队管理技术革新
2025-07-03
百度文心大模型4.5开源:重塑AI创作生态

百度近日宣布,其最新的文心大模型4.5系列正式对外界开源,并提供API服务。此次开源,百度共推出了10款模型,覆盖了多个应用场景,展现了公司在自主研发方面的高比例投入。这些模型在类型多样性、参数丰富性、开源政策的宽松性以及模型可靠性等关键方面,均体现了百度的诚意与技术实力。通过这一举措,百度旨在推动人工智能技术的发展,为开发者和企业提供更多创新的可能性。

文心大模型百度开源API服务模型多样性参数丰富
2025-07-03
AI领域新动向:Iconiq Capital的《2025年AI现状报告》解读

硅谷财富管理巨头Iconiq Capital近日发布了一份名为《2025年AI现状报告》的深度调研,该报告在业界引发了广泛关注。这份长达67页的研究深入分析了全球人工智能领域的发展现状,特别聚焦于大型语言模型(LLM)的竞争格局。通过对300家AI公司的实地考察,报告详细探讨了AI技术在实际应用中的落地路径,涵盖了成本结构、技术选择以及人才队伍建设等多个关键方面。此外,报告还揭示了AI技术从理论走向实践过程中需要解决的七个核心问题,为行业的未来发展提供了宝贵的参考和指导。

AI现状LLM竞争技术落地成本结构人才建设
2025-07-03