豆包二代AI手机：把操作交给智能代理
据最新消息，字节跳动与中兴通讯共同打造的第二代豆包AI手机，预计将在2026年上半年（第二季度中后段）正式推出。该机的关键配置为第五代骁龙8至尊版芯片。硬件层面由中兴努比亚承担，字节跳动则主导“豆包手机助手2.0”的研发。它最受关注的地方在于：要让“AI替你操作手机”真正落地，交互方式不再依赖你反复点击切换，而是由AI像你的数字分身那样，自主跨应用完成更复杂的任务。回看2025年12月，首代豆包手机（努比亚M153工程样机）以限量3万台的规模开售。尽管因AI权限较高引起部分App厂商的抵触，该机依然凭借“
人工智能浪潮：职业的变革与价值的再定义
伴随人工智能技术的迅猛进步，“AI取代人类工作”已从银幕幻想跃升为日常可见的景象。从智能客服替代人工咨询，到AI绘画工具对设计师行业的冲击，各行各业弥漫着不安。然而，这是否就预示着人类职业生涯的尽头？我倾向于认为，AI的到来并非简单的取代，而是一次对职业价值的深层重塑。AI所替代的，根本上是“任务”而非完整的“职业”。它最擅长处理那些界定明确、重复性强、依赖海量数据分析的工作。比如，基础的数据录入、标准化的语言翻译，乃至初级的程序编写，AI都能以远超人类的速度和精度完成。这种替代虽然带来冲击，但也清晰地揭
智能体AI：软件开发生命周期的颠覆性变革
2021年，GitHub Copilot的问世标志着生成式AI首次进入软件工程师的日常工作。彼时，该工具的核心功能被定位为“超级自动补全”：开发者编写代码，模型提供建议，由人类最终决定是否采纳。然而，时至今日，软件开发的格局已发生巨变。当前最先进的智能体系统，例如Anthropic的Claude Code、OpenAI的Codex CLI、Google的Jules、Cognition的Devin，以及开源项目OpenHands和SWE-agent，已不再局限于代码建议，而是能够承担真正的工程任务，包括阅读
车载AI时代：通勤场景的重构机遇
近期人工智能领域传出两则看似寻常的新闻，但串联起来解读，背后深意便浮现出来。其一是谷歌正将Gemini部署至内置Google系统的汽车中。据官方披露，车载版Gemini将率先在美国地区以英语版本分阶段上线，用户登录谷歌账户后，便能以更自然的交互方式规划行程、处理资讯、查询车辆信息，后续还将支持更多区域、语言及车载应用功能。与此同时，通用汽车也宣布将为约400万辆2022年及后续车型推送Gemini功能。另一则是谷歌在Play Store上线了一款名为COSMO的实验性安卓AI助手。9to5Google与A
大模型进手机，别只画饼
把能力送到用户手边，成为手机竞争“下半场”的关键通行证抢占技术落地的快车道，迎来大模型真正的竞争节点在发布会现场，OPPO首席产品官刘作虎直接向观众展示了新功能——“AI大模型语音摘要”。他还是首批预定理想 Mega 的车主。此前，刘作虎曾与理想汽车CEO李想进行电话沟通，通话结束后，借助“AI大模型语音摘要”，即可实现全智能、全自动的流程，把关键信息整理成条理清晰的总结，并同步生成待办事项。这种更强的AI大模型体验，也是它首次以手机形态呈现在用户面前。当大模型加速走向手机端，面向用户的新小布一口气带来超
2026年开源AI与自主智能体发展趋势分析
丨共享知识、交流问答与协同合作，打造AI从业者核心阵地导读：报告着重探讨自主智能体如何重塑技术架构及人类角色。开源AI基础架构不断演进，Ray和vLLM等项目展示了追求简便与灵活、紧跟前沿的发展逻辑。开发者正从代码编写者转变为架构师，把具体操作交给AI编程助手。自主智能体的广泛应用引发了信任与安全隐患。目前的通讯协议缺乏身份验证和加密等基础保护，责任归属也缺乏统一标准。机构往往采取保守态度，这会阻碍技术革新的步伐。开源机制提供了透明的审计渠道，有助于规避厂商锁定，支持本地隐私保护和安全审查。医疗、金融等行
AI金融实测三款工具：炒股助手与财报分析
大家好，我是海潮。今天是5月2日，晚上8点。上周那篇聊AI医疗的时候，后台就有不少读者问我：“AI教育、AI医疗都写了，AI金融什么时候轮到？”安排上了。不过在开写之前，我想先讲清楚一件事：我对AI金融工具的看法，一直比其他赛道更小心。因为排版弄错还能再调整，视频剪坏还能再返工，但一旦投资判断失误，损失的可是真金白银。因此，今天这篇不讲什么“AI带你赚钱”的神话，只做三件事：当前有哪些AI金融工具、它们到底能做什么，以及它们绝对不能替你做什么。2026年4月，AI炒股突然变成大厂争抢的新战场。4月7日，阿
GitHub 热榜被这 4 个 AI 智能体霸屏，从玩票到自动工作的转变
本号专注于 AI 大模型领域的开源项目推介与商业化变现探讨，助你开启副业掘金之旅。若内容对你有益，欢迎关注、收藏并点赞，以便随时查阅，源码链接附于文末。开发者朋友们，早安！若你仍将 AI 视作单纯的“对话机器人”，今日这份 GitHub 热榜或许会让你产生些许“职业焦虑”。今日榜单趋势十分显著：Agent（智能体）已全面占据主导。从工业级代码编写技巧，到自主炒股的金融框架，乃至终端开发环境的彻底重构，AI 正由“Copilot（副驾驶）”向“Autopilot（自动驾驶）”演进。尤其是今日榜首项目，直接抨
中年男人AI赋能：从“佛系”到“奋发图强”的转变
2026年4月小篮子千岛湖骑行比赛。大约从去年年末开始，我开始密集地运用AI技术。从运动方案、心理疏导、工作模式、育儿教育、旅行规划、财务建议、学习资源、体检报告解读、营养补充建议......我一口气给自己配置了十几个智能助手。无论是能问的还是不便直接询问的问题，我都一股脑地抛给大模型。完全无需顾虑羞耻、斟酌尴尬或不好意思，体验到了前所未有的坦诚。试问，谁能否认AI大模型不是解放人类天性的最佳催化剂呢？毕竟，基础教育喊了几十年要解放孩子的天性，最终真正实现这一点的，还得是科技技术的革新啊～俗话说得好，「强
AI赋能论文写作：四步优化研究流程
AI辅助论文写作四步法 每到课题申报季，很多老师就开始犯愁：选题没方向、文献看不完、框架理不清、语言不够学术。论文写作几乎成了教师成长路上最痛苦的一关。 但其实，AI可以成为你最强有力的学术助手。今天我们就来聊聊，如何用AI从选题到定稿，把论文写作效率提升一个量级。 一、选题：让AI帮你找到研究空白 很多老师写论文卡在第一步——不知道写什么。其实选题不是拍脑袋，而是要在已有研究中找到缝隙。 你可以这样问AI：请帮我分析近三年小学数学教学研究的热点趋势，并找出研究空白或不足之处。 AI会快速梳理近年来的研究
OpenAI推出基于Codex的团队协作助手
基于 Codex 的团队智能体。今天，我们在 ChatGPT 中引入工作区智能体（Workspace Agents）。团队现在可以创建共享智能体，用于处理复杂任务和长期运行的工作流，同时在其组织设定的权限和控制范围内运行。工作区智能体是 GPTs 的演进。由 Codex 驱动，它们可以承担人们在工作中的许多任务——从准备报告、编写代码到回复消息。它们在云端运行，因此即使你不在，它们也能持续工作。它们还被设计为可在组织内共享，因此团队可以构建一次智能体，在 ChatGPT 或 Slack 中共同使用，并随着
千问AI水印秒级消除 免费无损丨智猴去水印
点击上方蓝字关注我们不少人精心做了氛围感美图、插画海报或人物与风景图，可偏偏画面角落会出现水印。直接裁剪又会影响整体构图，手动修图不仅耗时间，还很容易把细节修糊。更糟的是，有时“去掉水印”反而又会多出别的痕迹。今天带来一个真正不绕弯、免费还能保清晰度的办法：智猴助手小程序，针对千问AI生成图的水印进行一键清除，整个过程不压缩不损画质，原图纹理和细节都能完整保留。流程也很直观，不需要下载APP，也不必看一堆复杂教程，新手同样轻松上手。Step2：微信小程序里搜索“智猴助手”进入小程序快捷入口：智猴助手Ste
AI赋能小说创作：效率与门槛的双重革新
当“AI创作小说”这一概念映入脑海时，许多人不禁会问：“这真的可靠吗？”我的回答是：相当可靠。这种可靠并非勉强可用，而是切切实实能够辅助创作者、显著提升创作效率的可靠。1. 效率的飞跃，不虚此言过去创作一篇两千字的小说章节，可能需要耗费两到三个小时的构思与打磨。如今借助AI的辅助，从故事构思、大纲梳理到初稿生成，往往能在半小时内完成。这并非直接采纳AI生成的成品，而是将其视为一个“高级草稿生成器”——由作者提供故事框架，AI填充细节血肉，再由作者进行修改润色。如此一来，便能节省宝贵的时间和精力，大幅提升作
AI驱动的科学革命：智能体引领研究新纪元
Artificial intelligence (AI) advocates are betting that ‘AI agents’ are the application of this technology that will affect society the most. Agentic AI involves using a large language model (LLM) to carry out multi-step tasks, by connecting it to externa
AI编程的最终挑战：让智能助手管理你的代码「给非技术人员的指南」
如果你并非程序员，却借助AI来生成代码，你可能经历过这样的困扰：反复修改之后，桌面的文件变得一团糟：你明白这样不行，却不知如何是好。程序员朋友或许会建议你“安装git，用命令行管理版本”。你点开一篇教程：git init、git add、git commit、git push、git rebase……第一条指令还没输完，你已经在想“算了，也不是什么大不了的项目”。这并非你的过错。数十年来，git教程都是为程序员编写的。预设你会使用命令行，理解分支策略，知晓merge与rebase的区别。然而AI时代催生了