百度数字人业务独立运营，整合资源布局AI
新浪科技讯 6月6日晚间消息，百度MEG启动新一轮组织优化：整合商业部与电商事业部，组建大商业事业部，同时数字人(14.230, 0.32, 2.30%)创新业务部正式升级为独立部门。 在5月13日召开的Create 2026百度AI开发者大会上，百度宣布旗下数字人品牌慧播星完成品牌升级，正式更名为百度一镜，并推出全球首个全场景多智能体数字人平台——该平台集数字人直播、数字人视频、实时互动数字人等功能于一身，同时重磅推出百度一镜海外版。截至2025年底，百度一镜数字人主播数量已超过10万，覆盖30多个行业
胡彦斌AI造APP：普通人真能靠AI建社区平台？
近期，胡彦斌借助 Vibe Coding 为粉丝定制专属应用的事件引发热议。从公开的功能清单来看，该应用已具备：📍 巡演地图 ✅ 粉丝签到 💬 动态社区 🏆 等级成长体系 🎁 互动奖励机制许多网友观看后不禁感慨：如今开发APP竟如此便捷？AI 都能编写程序了，是否意味着人人皆可成为开发者？诚然，AI 确实极大降低了技术准入门槛，诸多界面、功能乃至代码片段均可迅速生成。然而，AI 虽提升了开发速度，却并未简化软件工程的本质复杂度。用户所见仅为应用界面，而一个真正可上线运营的社区平台，其背后涵盖产品规划、前后
AI编程时代如何避免管理误区
token不是绩效指标，skill不能替代员工，AI开发也并非年轻人专属AI辅助编程兴起后，许多团队开始探索新的管理方法。这是必然趋势。工具变革生产模式时，管理者总会思考：·谁掌握工具更熟练？·产出效率是否提升？·资源是否存在浪费？·团队能力是否发生变化？但此时最容易误判指标。一些观点听起来新颖，实则只是旧问题的变体。例如：·谁使用token多，谁就更擅长AI·将资深员工经验转化为skill，就能取代他们·AI开发更适合年轻人，老工程师优势将丧失这些观点的误区在于，将AI开发等同于"生成更多内容"。但关键
AI驱动的经管研究实践：本科AI开发环境简易搭建指南
面向大模型与 Agent 学习的入门准备当前主流的大模型与 Agent 开发资源，其代码仓库与软件包分发节点多部署于境外服务器。国内网络环境下，若直接使用默认配置，常会遇到下载中断、速度过慢或连接超时等问题。一套稳定的本地开发环境，是后续学习 LangChain、LlamaIndex、Oll111111111111a 等工具的前提。本文提供的路径均基于国内可正常访问的服务，无需借助任何非常规网络手段。大模型项目依赖复杂，不同项目对 PyTorch、CUDA、Transformers 等库的版本要求各异。A
AI辅助硬件开发的实战教训
事情是这样的。最近一直忙着用AI做以前项目的重构，感兴趣可以看看之前几篇文章，A330飞机的滑梯线缆测试仪这个项目，其实2019年就有个老版本——一个旋钮开关式的硬件测试盒，手动转开关逐根测线。七年过去了，我想用ESP32做个自动化的版本。逻辑简单得不能再简单。说起来，v1.5的代码框架还是从另一个项目（inductor_meter，一个电感接近开关测试仪）迁移过来的。OLED显示、电池管理、卡尔曼滤波这些现成的代码框架直接搬过来用，但测量核心完全不同——一个是测电感变化，一个是测GPIO通断。我当时觉得
Codex 帮我从零开发了一个 iOS App：AI 编程的实战记录
这篇文章不是产品宣传。我做的 app 本身很普通：一款音乐猜歌游戏，网页版已经上线，现在想做成 iOS 版本并提交到 App Store。真正值得记录的是这次开发方式的转变。也是我第一次完整走完一款 app 从零到提交审核的全过程。以前开发 iOS App，从需求分解、SwiftUI 编码、接口调试、Xcode 编译、签名打包、截图制作、App Store Connect 填写资料、上传预览图到提交审核，基本都需要自己在各种工具之间来回切换。这次我把 Codex 当作一个长期在线的开发伙伴。它不只是帮我写
AI开发进阶指南：年薪50万如何实现
普通职场人月薪10-15K，而精通AI应用开发的你，年入可达50万。这不是一碗鸡汤，而是正在重塑的职业格局。浏览招聘平台时，你是否留意过这样的数据：相同工作年限，薪资却相差3到5倍。这并非你不够勤奋，而是你正站在一个正在下坠的梯子上。适合哪些人群？核心心法：聚焦一个点反复阐述。许多人失败并非学不会，而是学得过于杂乱、讲得太过宽泛。AI应用开发具有清晰的技术边界，找准切入点，深耕到底。基础层（必须掌握）：进阶层（拉开差距）：关键认知：不少人一上来就死磕大模型原理，结果面试时连一个完整的Agent项目都说不明
AI学习前的准备检查
我知道你已经迫不及a过想要开始用AI做点什么东西了。但今天，咱们先不着急开始。在正式开始砌砖之前，我们得先确认工具箱里有扳手。这节课不写一行代码，不需要你懂任何技术术语，只需要5分钟，像出门前检查钥匙一样，确保你的装备ready。整个装备检查的过程，预计花费5到10分钟。如果你网速快、手速快，可能3分钟就搞定了。准备好了吗？咱们开始。首先，咱们先看看你的电脑用的是什么操作系统。如果你是Windows电脑：在键盘上按下 Win + R，输入 winver，回车，就能看到你的Windows版本。只要是Wind
AI工具开发实战（首篇）
随着人工智能技术的持续推进，身边的朋友们不断向我推荐AI编程开发。近期工作中恰好遇到一些实际难题，这正是一个绝佳的实践机会，于是我决定动手开发一个小项目来解决这些痛点。存在的挑战：1、信息部门每日都会收到来自临床的大量请求，部分需求可以即时处理还好，但如果无法立即解决，连续几个需求堆积下来，很容易造成临床需求的遗漏。特别是在系统上线期间，每天接收的问题多达数十个，极易出现需求遗漏的情况。2、临床科室每天面临大量重复性问题，需要建立文档库进行汇总，便于随时查阅，这不仅能提升问题处理效率，也能显著减轻信息部门
AI应用开发工程师面试题目汇总
1、简单介绍一下你自己。2、你的毕业设计项目，从需求分析到编码实现，是否全程独立负责？ 3、当时选择这个毕设课题的初衷是什么？ 4、开发过程中面临的最大困难是什么？ 5、为什么选择 Spring AI 作为开发框架？同时使用过 LangChain4j，能分析两者在特性和应用场景上的区别吗？ 6、阐述 HashMap 的底层实现机制。 7、重载和重写在 Java 中的具体区别是什么？ 8、是否熟悉 Python 的异步编程模式？ 9、RAG 知识库中文档如何切分？召回机制是如何设计的？请详细描述整个处理流程
AI低代码开发平台JNPF深度解析
当前尚未有权威机构发布统一的“AI低代码AIGC开发TOP50”排名，但JNPF作为AI低代码开发领域的优秀平台之一，表现卓越。以下从多个维度全面介绍JNPF平台的具体情况。JNPF是由福建引迈信息技术有限公司独立研发的企业级双引擎低代码平台，其核心优势包括“Java/.NET双内核 + BPMN工业流程引擎 + 完整源码交付 + AI智能辅助”等四大特点。这种双重内核架构设计使开发者能够依据项目实际需要，灵活选取最适合的技术栈。BPMN工业流程引擎通过助力企业高效整理和优化业务流程，全源码交付确保了企业
AI编程小程序：两大技巧避开三天弯路
每逢月底报销就令人头疼。发票、付款截图、PDF 及聊天文件散落在各处，整理工作颇为繁琐。打算开发一款发票整理小程序，此前曾尝试过但未推进。近日重新翻出旧案，决定将其完成。第一步，梳理需求。并未直接让 AI 编写代码。而是先重新梳理报销流程需求，明确第一版包含哪些功能、排除哪些。让其输出 PRD 文档。第二步，寻找 UI 参考。前往 UI 素材参考网站，挑选心仪的风格，截图保存。此处推荐【花瓣网】，直接在上面找到喜欢的 UI，截图发送给 AI 即可。第三步，让 AI 制作前端原型。将 UI 参考截图与需求文
AI开发新范式：规范驱动开发（SDD）实践
质量管理 | 质量判定解释与让步管理系统（简易演示）项目链接：https://github.com/broccolidumpling0826-ship-it/ai-quality-control本项目全流程开发均贯彻“规范驱动开发”理念（SDD），借助 GitHub 开源的 spec-kit 工具对全生命周期进行标准化管控（涵盖需求分析、架构设计、编码实现及测试验收）依据具体业务需求与场景，灵活选用不同的 AI 智能体：同时，项目各阶段的阶段性成果均被归档保存，此举既避免了 AI 智能体因上下文溢出而丢失
AI时代的开发者困境：每天200个commit后，我开始质疑这一切的意义
最近，独立开发者 @Hawstein 在 X 上分享了一段引发广泛共鸣的经历。他构建了一个自动运行的 AI agent，让它独立完成 SaaS 产品的开发工作。这个 agent 持续运行了 20 多个小时，单日就能产生一两百个 commit 提交记录。听起来是不是很令人振奋？但故事的后续才是真正的残酷现实：AI 处理业务逻辑游刃有余，但在用户界面这块依然力不从心。即便是最顶尖的模型配合最专业的技能，生成的界面依然"怎么看都不对劲"。这并非个例。评论区里，开发者们纷纷留言表示"深有同感"。● ● ●这个现象
苏姿丰揭示：Agentic AI引领AI应用方式根本性变革
新浪科技讯 5月19日下午消息，今日举办的AMD AI开发者日活动上，AMD董事长兼首席执行官苏姿丰指出，“就在过去四五个月里，随着开放代码（open code）和围绕智能体（agents）的大量新创新，我们看到智能体AI（Agentic AI）正在彻底改变我们使用AI的方式。”“如果我们每个人都能拥有五个、十个或一百个智能体，想想我们能多做多少事情。”苏姿丰指出，AI技术正不断变化，开发者不仅要有处于中心位置的大语言模型，还必须具备推理能力、学习能力和数据流能力，这样才能继续推理、进行更多数据处理、然后