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日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）将于 10 月 20 日凌晨发射火星卫星探测器“MMX”。任务目标是登陆火星卫星“火卫一”并采集样本。MMX 将历时约 1 年抵达火星圈，并登陆火卫一。任务计划利用机械臂采集 10 克以上土壤。预计于 2031 年返回地球。法国和德国联合研发的探测车将先行登陆火卫一。该探测车搭载于 MMX 上，将与其分离并投放。探测车为边长约 50 厘米的立方体，重约 23 公斤。探测车将通过车轮在火卫一表面移动，调查温度、成分等，为 MMX 采集样本提供支持。此次探测的最大目标，是解开火卫一…
【摘要】千万三角面工业模型网页轻量化：手动减面与 AI 智能减面实操记录 关键词：模型减面、网格抽稀、大装配优化、GLB 一、为什么必须做轻量化 做过 Web 三维的朋友都知道，直接把 CAD 导出的原始装配塞进浏览器，结果通常是： 首次加载时间很长； 显存占用高，普通办公本风扇狂转； 鼠标旋转明显掉帧。 阅读全文
【摘要】本文介绍 ai-engineering-agent——一套把软件工程全流程（需求 → PRD → 原型 → 契约 → 前后端实现 → 测试用例 → 变更日志 → 一致性核验）沉淀为文件资产的实践。 核心主张只有一句：上下文不该活在对话里，应该活在文件里。 一、起因：模型会写代码，流程却仍在靠人盯 过 阅读全文
通过研究对 50 种鸟和蝙蝠的跨越 17 年的观测数据，研究人员提出的见解挑战了传统观点——即飞行具有可预测的能量成本，且总是高于游泳或休息等其他移动方式的成本。这项新研究表明，鸟类和蝙蝠可以利用风力和上升气流来大幅减少飞行所需的能量。研究人员测量了真实条件下的有效运输成本——即飞行动物移动给定距离所消耗的能量，分析了 50 种鸟和蝙蝠的数据，这些物种的体型跨越了三个数量级（从约 12 克到超过 11 公斤）；研究使用了来自 850 只动物的历时 17 年的高分辨率 GPS 和加速度传感器测量数据，并辅以针对小型…
国际计量局在法国凡尔赛召开会议，多数成员国投票支持一项《关于确保“协调世界时”（UTC）连续性所需的技术措施》的决议，这意味着使用了半个多世纪的闰秒将被取消。根据决议，取消闰秒的举措将于 2027 年 5 月 20 日（世界计量日）生效。此前，在国际计量局 2022 年举行的会议上，成员国投票通过一项决议，呼吁制定不晚于 2035 年逐步取消闰秒的计划。决议还建议用闰时取代闰秒，即等到“原子时”（TAI）和“世界时”（UT）的时刻相差 3600 秒（即1小时）时，再进行调整。闰秒因为需要频繁更改而会导致数字系统发…
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国行 Apple Intelligence 终于有了具体时间表。APPSO 在现场采访中与苹果执行董事长蒂姆·库克确认：首批功能将于今年 10 月底在中国大陆推出测试版。国行用户等了两年多的苹果 AI，这次是真的要来了。 首批功能是写作工具、图像消除、实时翻译这一档。想用上全新的 Siri AI 助手还得再等等——它不在这次首批测试范围内...
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你有什么值得分享的案例、经验和感受吗？
Meta 把一个 816B 参数的模型做成了能在家跑的东西。 Muse Spark Open 今天发布，官方口径是「美国目前最强的开源权重模型」，但它真正抓眼球的地方不在参数，在于运行环境——两台 Apple M5 Ultra Mac Studio。 模型本身：816B 总参数、42B 激活（MoE 架构），100 万 token 上下文，原生多模态。定位是编码和 agentic ...
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ApiGo 是一款在线接口开发和管理平台，多数据库插件化数据源框架、SQL2API 。支持 WorkBuddy、千问办公、Trea Work、豆包等 AI 办公平台 MCP 接入。支持接入（mysql、oracle、达梦、TiDB、DolphinDB、Hive、DuckDB ）等 SQL 或 NoSQL 数据源，在线可视化编写 SQL 快速发布接口，支持接口上下线、接口管理、接口限流、权限...
字节跳动旗下 AI 实验室 Seed 成立了「Seed Alignment & Preparedness」一级部门，专门负责大模型安全风险，据称是国内首家单独成立安全与对齐部门的前沿 AI 实验室。 Seed 官方的说法更聚焦：这个近日成立的部门，计划在全球范围内邀请 10 位对 AGI 抱有使命感和研究热情的顶尖研究员加入，工作地点在北京、上海、圣何塞...
【摘要】上线第3天，监控告警群炸了。 不是新业务的问题，是我上周用 Claude Code 重构的那个订单服务。看起来一切正常，CI 全绿，单测跑过。但线上 P99 延迟翻了四倍，原因是 AI 在"优化"某个查询函数时，把一个 O(n) 的内存过滤替换成了每次请求都查数据库的子查询。 我当时盯着那个 dif 阅读全文
请问，AI产品，最终是进行了LLM 的调用。 有一个问题： 比如：现在的AI写小说，其他AI产品，都是最终通过LLM进行实现的内容输出，但是有的产品做的好有的产品做的不好。我有2个问题。 1、LLM 都是接受提示词进行调用没错吧，那么是否AI产品做的好与坏都是基于提示词的差异？ 2、除了提示词，AI产品一般还有哪些方式优化产品呢？ 比如：计划、Agent执行流程？
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【摘要】前面的文章介绍了不同 Agent 实现形式及其构建、配置和运行方式。本文继续讨论 Agent 的行为逻辑如何组织，重点是图式策略的组成、控制流、并行执行与数据传递。 阅读全文
【摘要】抓包，测试人的看家技能之一。 查接口传参，看返回数据，定位一个 bug 到底出在前端还是后端，全都指望它。 但你回想一下，这套流程是不是十几年没变过。Charles 或者 Fiddler 把包抓下来，肉眼翻，手动筛，看中哪条，复制成 cURL，粘到 Postman 里调试。想整理接口文档，自己一条条 阅读全文
【摘要】先说一个反直觉的结论：用 AI 写代码，正在让一部分人变得更弱 —— 而当事人几乎察觉不到。 这不是贩卖焦虑。2026 年初，Anthropic 研究者 Shen 与 Tamkin 发布了一项随机对照实验（arXiv:2601.20245）¹：52 名至少有一年 Python 经验的开发者（多为初级 阅读全文
SpaceXAI 发布 Grok Voice 3.0 语音模型、微软发布 XBOX Nano 口袋手柄等。 查看全文