支付宝发布AI支付新里程碑：3亿笔交易达成
与大家分享支付宝在AI支付领域的几项重大进展：●累计完成AI产业内3亿笔智能体支付服务●已兼容95%的通用智能体应用●支付宝AI钱包正式上线：登录支付宝搜索“AI钱包”，即可体验全球首款专用于管理智能体支付的钱包●专为Token支付场景打造的Token Pay正式推出●携手20余家生态伙伴，共同升级中国首个智能体商业信任开放协议框架（ACT协议2.0）●支付宝自主研发“AI付智能安全系统”，以满分5分标准荣获中国信通院泰尔实验室两项权威安全认证●面向AI开发者推出激励计划，涵盖Token专项补贴、个人开发
昇腾鲲鹏技术革新，开发者规模突破415万
新浪科技讯 5 月 26 日上午报道，在近期举办的鲲鹏昇腾开发者大会 2026 上，多项涉及昇腾与鲲鹏的创新成果正式亮相，内容囊括超节点架构的革新、软件生态的开源开放以及易用性的持续优化等。 聚焦 AI 计算范畴，昇腾超节点与 Agent 负载具有天然契合度，正引领算力基建的新模式。华为公司 Fellow、半导体首席科学家廖恒在题为《面向 Agentic AI 时代的昇腾超节点最佳实践》的演讲中指出：昇腾始终遵循从“芯片架构到系统架构，再到集群与软件架构”的深度协同策略，不断迭代硬件实力、优化 CANN
AI coding 会取代程序员吗？真相揭秘
有人担忧，AI coding 的出现是否意味着程序员将失去饭碗？事实并非如此，AI coding 并非为了取代程序员。它真正淘汰的，是开发流程中的：机械搬砖者、低效 CRUD 操作者、盲目查阅文档者、靠透支身体堆产量的执行者，以及不懂业务逻辑的代码搬运工。未来的软件产业，正在经历：劳动密集型向认知密集型的转变。未来最核心的竞争力，不再取决于“会不会写代码”，而在于：能否架构系统、能否驾驭 AI、能否将业务转化为工作流、能否实现一人顶一队。真正的威胁并非 AI 本身，而是那些固守旧式开发模式的人。AI 不仅
智能革命来袭，失业潮悄然降临
智能革命，蕴含两层含义。第一层是AI就是未来，掌握AI者将赢得未来，个人拿到高薪，企业占据市场，国家掌握科技未来。AI作为新时代的领军力量，想象空间极为广阔，汇聚了最前沿的科技成果，而科技就是第一生产力，落后就要受制于人，无论个人、企业还是国家，都必须在智能革命中占据一席之地。第二层是AI尚未完全成熟，当前AI领域群雄逐鹿，大小厂商都在AI大潮中奋力搏击，从硬件的GPU、CPU、光模块、电网到软件的ChatGPT、Claude、Gemini，千问、Kimi、DeepSeek等，都在疯狂入场，争夺一张AI时
AI编程浪潮下的软件开发变革
深耕软件领域多年，从传统后端、架构设计、工程实践，到后来转向AI算法与大模型研发，再到如今高频使用AI编程工具，我最深刻的体会只有一点：软件行业正在经历一场彻底的自我革新。过去半年，我相继启动了三个项目（全年个人项目规划达35个，累计代码量超过50万行，tokens消耗超50亿，后续我会逐一整理成文档分享。之前"龙虾之父"的tokens消耗已达数千亿级别，不清楚他完成了多少项目、启动了哪些）。这些项目涵盖产品设计、界面UI、前端开发、后端服务、数据库架构、Agent框架，以及部署运维等环节，基本都是独立完
AI行业动态 | 2026.05.26
消息：DeepSeek公布其1.6万亿参数模型V4-Pro的API服务，自5月31日优惠期结束后，将以原价25%的折扣长期执行。输入费用调整为0.435美元/百万token，缓存命中成本减少90%。此外，公司内部成立Harness团队，专注开发代码智能体产品，与Anthropic的Claude Code形成直接竞争。重点观察：消息：5月19日，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy确认加盟Anthropic预训练部门，将带领团队“借助Claude提升预训练研究效率”。同期，Anthropic
AI 辅助开发指南：一款引导学习的元提示工具
本 GitHub Gist 提供了一套“提示词模版”，旨在让 AI 扮演“专属学习向导”，帮助开发者高效研读关于 AI 辅助软件开发的完整教程。如果你曾面对繁杂的 AI 工具指南感到迷茫，本文将为你提供一条结构化的入门路径，并深入解析该元提示方案的实战效果。项目定位NOTE这并非一个可直接运行的代码库或 API，而是一份“用于指导如何使用 AI 的指南的起始模版”。解决的问题与适用环境痛点[1]：开发者在使用 AI 辅助工具时，常遭遇“信息过载、重点难以把握、理论与实践割裂”的困境。市面上常见的指南往往篇
AI 赋能运营：关键词词库构建的可行性与实战策略
01不少人或许认为词库并非核心竞争优势，因此对此领域的认知相对模糊。当然，若产品本身极具特色，则另当别论。但在构建词库方面，我有以下几点建议：在此稍作说明，尽管探讨词库搭建的文章众多，方法也各具特色。但我依然坚信，词库的方法论及其分级分类体系，是运营人员必须掌握的基本功。词库构成了广告架构的根基，是流量的源头，词库的分级直接反映了流量的层级分布。这一观点我曾在卖家精灵 4.20 及优麦云 3.23 的直播中分享过。本周五，该内容将在知无不言视频号再次进行深度分享。预约方式请见文末海报。02若我们过度依赖
库克卸任前的告别舞台
【TechWeb】5月25日消息，据外媒报道，苹果公司早在3月24日就已宣布，他们2026年度的全球开发者大会，即WWDC26，将在当地时间6月8日至12日举行，换算成北京时间则是6月9日至13日。 就在上周一，苹果公司官网更新了今年全球开发者大会的具体安排，其中最受关注的主题演讲将在太平洋时间6月8日上午10点举行，即北京时间6月9日凌晨1点，届时大会将正式拉开帷幕。 今年的全球开发者大会对库克而言具有特殊意义，这将是他担任苹果CEO的谢幕演出。 苹果在当地时间3月20日已对外公布，库克将转任董事会执行
外企职场新变局：AI 浪潮下的机遇与挑战
本文共计 871 字，预计阅读时长 4 分钟这情景颇似互联网初兴之时，众人竞相开发应用，创业团队如雨后春笋般涌现，新产品顷刻间便能席卷整个行业。如今外企职场也掀起了内卷风暴，全新的工作范式、角色诉求乃至组织架构层出不穷，职位边界日益模糊。团队协作模式愈发敏捷，团队编制更加精简，协作形式多元，沟通频次加密，产品迭代速度显著提升。总而言之，每日皆有新意。与海外同僚会议时的寒暄，不再是一句“老样子”，而是变成了“今天有什么新鲜事？”、“前端环境配置好了吗？”、“本周提交 PR 了吗？”。话题从单纯的设计延伸至产
国产AI芯片三巨头竞逐算力基础竞争
在美国芯片出口限制加剧的环境下，中国的AI芯片行业迎来了战略机遇期。据国际数据公司（IDC）2026年4月发布的《2025年度中国云端AI加速器市场报告》指出，2025年国内AI加速卡出货量达400万张，其中国产厂商出货165万张，市场份额升至41%，而英伟达出货220万张，占比55%。在这一快速发展的国产市场中，华为昇腾、阿里平头哥和百度昆仑芯组成核心“三强”阵营。自2026年上半年以来，这三家企业相继发布新一代芯片产品和超节点方案，中国AI算力基础的竞争正加速推进。华为昇腾：以一年一代、算力翻倍的节奏
AMD加码中国市场：开放生态战略或将颠覆全球AI算力版图
人工智能正站在历史性的转折点上。5月19日，AMD AI 开发者日 2026首次在中国举办，这场原本计划容纳不到1000人的技术盛会，最终报名人数超过2000名。AMD CEO 苏姿丰亲临上海现场，释放出一个明确信号：AI未来将无处不在，中国作为全球 AI 增长的核心腹地，已成为 AMD 全球战略的核心增长极。AMD 把这场年度技术盛会首次放在中国，虽实属罕见，但纵观近期产业和市场动态，答案藏在EPYC处理器的出货数据里，过去一年，AMD在中国数据中心CPU市场的份额悄然爬升到两位数。更何况AMD EPY
八大图表解析AI核心赛道
*今日专享！席位紧张，加入知识星球，抢占500元独家折扣！AI商业落地提速Anthropic年营收达440亿美元（两年增长44倍）OpenAI设定2030年营收目标超2800亿智谱MaaS ARR达2.5亿（增长60倍），豆包即将收费 → 模型厂商转向比拼营收质量Token消耗激增前五消耗者：OpenAI Agent、Claude Code、Cursor、DeepResearch、CodexClaude Code年收入突破25亿美元Vibe Coding市场规模2026年达47亿→2027年123亿（年复
十二万玩家联名恳求索尼打造《命运 3》，然现实骨感希望渺茫
IT 之家 5 月 24 日讯，尽管一份敦促索尼启动《命运 3》研发的网络请愿已集结超过十二万个签名，但该作最终问世的前景依旧黯淡无光。本周，开发商 Bungie 正式宣布，《命运 2》将于六月迎来终章更新，为自 2014 年启航的《命运》系列画上休止符，此举在游戏界引发剧烈震荡。众多玩家对此感慨万千，加之裁员阴云笼罩，以及工作室新作《失落星船：马拉松》这款硬核撤离射击类游戏市场反响平平，外界对 Bungie 的未来走向深感忧虑。在此背景下，呼吁 Bungie 续写《命运 3》的声音愈发强烈。一份请愿书正
65 行配置让 AI 编程准确率飙升至 94%，18 万开发者力荐
背景与痛点当前主流的 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）在实际应用中，常暴露出随意臆测、代码冗余、改动幅度过大以及缺乏自我验证等弊端。这些缺陷直接导致生成的代码质量参差不齐，实际可用性大打折扣。核心解决方案GitHub 仓库 multica-ai/andrej-karpathy-skills 内包含一份名为 CLAUDE.md 的文件，全长仅 65 行。该文件基于 Andrej Karpathy 对大语言模型编码常见误区的洞察，高度概括了 4 条核心行为准则。目前，该项目已收获