AI智能体独立设计RISC-V内核
从2020年研究人员微调GPT-2、用它生成逻辑电路片段，到2023年借助GPT-4辅助设计一款全新指令集的8位处理器，再到2024年，多种大语言模型已经能设计并验证具备基本功能的芯片（如用于骰子随机运算的芯片），但这些方案大多仍有缺陷。如今，AI芯片设计初创公司Verkor.io宣布取得一项重要进展：他们做出了首个完全由智能体AI独立完成设计的RISC-V CPU内核。该处理器名为VerCore，最高主频可达1.5GHz，性能大致相当于2011年的笔记本处理器。联合创始人Suresh Krishna表示
AI时代的软件分层生态
周五傍晚五点，销售总监突然要一份过去三个月华东地区客户流失成因的数据分析报告。按传统做法，这要走需求提报、排期、研发、测试等一整套流程——最快也得两周。而现在，他只需打开 AI 助手，用三句话说清需求，五分钟后报告就已经出来了。这也是为什么业务负责人看见 AI 几秒钟就生成带图表的数据看板后，会抛出那个让技术负责人后背发凉的问题：“既然 AI 轻轻一写就能变出系统界面，我们为什么还要养着几十号人、花几百万维护那些笨重的业务系统？”直觉会告诉你，“彻底转向 AI 即时生成”其实非常危险。但怎样才能用工程逻辑
吉利银河之光2代首发，新能源越野架构亮相
新浪科技讯 4月27日上午消息，2026北京车展上，吉利汽车携多款新车与新技术登场。全新概念车银河之光第2代、吉利首个原生新能源越野架构同步完成全球首发，吉利i-HEV智擎混动也在现场一并展示。 银河之光第2代概念车延续“设计形式追随功能”的理念，以“油电合流”的全新设计语言，拥抱“多能源时代”趋势。前脸由第1代的“光之涟漪”进化为第2代的“银河星瀑”，并采用飞檐虎视前大灯、旭日东升尾灯；围绕智能吉利“舱驾融合”智慧生命体的价值主张，打造银河之光第2代“西子水岸智舱”，配备三潭印月音响，中国椅座椅灵感源自
AI再快，程序员更值钱
前几天刷到一个帖子。有面试官直接问候选人："AI 写代码比你快 100 倍，错误率还比你低，你觉得你还有什么价值？"真的很扎心。不是因为这个问题有多刁钻——恰恰是因为它太真实了。每个坐在这行的人，不管是刚入行的新人还是写了十年的老鸟，心里都默默问过自己一模一样的话。而且这也不是什么假想场景。有个观点更扎心：未来码农的优势，可能不是比 AI 更聪明，而是比 AI 更便宜。你没看错——当 AI 的推理成本还在几美分一个任务的时候，你一个年薪几十万的程序员，性价比居然还剩多少？这个问题值得好好聊
AI时代靠什么立足
#龙老师有画说HUA 随着元宇宙一年年往前走，随着数智化一天比一天更猛，很多人的焦虑也跟着越来越深。拿码农来说，已经够辛苦了，可……如今“以前，前端想调个接口，得先啃上三个月Java；后端想改个样式，还要对着CSS发愁。现在呢？写接口，AI几分钟就能完成；搭页面，AI直接出稿；建表、索引、性能调优，AI都能给你一条龙安排明白！……代码本身，正越来越像最不值钱的那一环！”天呐！照这个逻辑往下推，这世上还有多少地方能让人安身？OK！“当AI能生成80%以上的代码时，工程师的核心价值就不再是‘写’代码，而是：设
AI 编程迈入团队协作时代
Anthropic 近日推出了《2026 Agentic Coding Trends Report》，这份报告给出了 8 个判断，其中最关键的一条是：到 2026 年，AI 编程将不再只是「一个 AI 助手」的模式，而会升级为「协同运作的多 Agent 团队」。Agent 能独立连续运行数小时，甚至数天；人类工程师也会从亲手写代码的人，转变为调度 AI 集群的人。乍一看，这种说法很像趋势报告里常见的总结性表述。但当我看到报告中的一些真实数据后，开始意识到：这不是在预测未来，而是在描述已经发生的变化。报告中
AI工作新思考
#AI 关于人工智能的一些思考。AI执行任务的速度极快，毫无疑问，这比普通程序员要高效得多。处理简单的任务通常只需几分钟。对于旧项目，借助AI理解其代码结构更是事半功倍。举例来说，我最近在维护一个老项目并增加新功能，例如在现有代码中添加新字段并保存到数据库。我让AI先尝试编写代码。测试后，虽然页面展示和下载功能正常，但保存数据时，新字段的值却为null。检查请求参数发现已设置，但调用存储过程时却是空的。这显然是中间某处遗漏了赋值。当我把这个问题抛给AI，它会从头到尾进行深入分析。它会检查所有可能的赋值点，
摩尔线程Q1营收激增155% 归母净利润实现扭亏
消息来源：科创板日报 摩尔线程（688795.SH）公布了2026年一季报及2025年年报。数据显示，今年一季度公司营收达到7.38亿元，同比涨幅高达155.35%；归母净利润录得0.29亿元，相比去年同期增加了1.42亿元；归母扣非净利润虽然仍为负值，但亏损额收窄了60.10%。 回顾2025年，摩尔线程营收增长迅猛，总计15.05亿元，增幅高达243.37%；毛利总额攀升至9.87亿元，同比增长218.43%。尽管归母净利润和扣非净利润的亏损均有不同程度的收窄（分别收窄38.16%和33.38%），但
贝壳高管天价年薪引热议，股份支付构成主要部分
营收规模触及天花板后，贝壳正不断推进内部革新，进行大规模组织架构调整，向综合性居住服务平台转型。 文|《财经》研究员 王文彤 编辑 | 杨立赟 4月24日晚间，贝壳-W（02423.HK）公布了2025年年度报告。相比一个月前发布的全年业绩数据，这份年报揭示了更多细节，尤其引发了外界对管理层薪酬构成的高度关注。 报告显示，贝壳联合创始人、董事长兼首席执行官彭永东在2025年的总薪酬达到2.35亿元，较上年下降41.25%；另一位联合创始人兼执行董事单一刚的薪酬为1.76亿元，同比下降41.14%。 高达数
国产顶尖AI模型对决：DeepSeek-V4与GLM-5.1的科研应用深度剖析
智谱AI旗下Z.AI研究部门低调推出了新一代面向长周期智能体任务的旗舰模型GLM-5.1，该模型拥有7540亿参数。就在不久前，DeepSeek正式发布了其第四代旗舰系列DeepSeek-V4，其参数量达到1.6万亿，并将百万级超大上下文窗口设定为所有官方服务的标准配置。从科学研究的角度审视，不能仅凭其在标准化对话中的主观感受来评判，必须将其置于严苛的跨学科基准测试环境中。科研任务的复杂性要求模型必须同时具备处理高维偏微分方程的数理逻辑推演能力、在海量基因序列或学术文献中进行无损信息提取的检索能力，以及在
AIBITUP智能交易机器人深度解析
目录01 市场痛点与时代机遇加密市场的机遇与挑战｜AI赋能合约交易变革02 产品介绍全天候AI操盘手｜产品核心价值与定位03 核心特点深度解析六大核心优势剖析｜独特竞争力解析04 技术架构与优势智能交易操作系统底层架构｜高并发与低延迟设计05 应用场景与价值助力个人与机构投资者｜多市场适配策略06 总结与展望共启智能投资新篇章｜产品未来迭代路线图
深度解析AI产业五大层级：从基础支撑到前沿应用，把握产业链脉络与机会
随着人工智能产业迅猛崛起，英伟达提出的AI五层模型，已成为剖析整个AI产业生态、梳理发展逻辑、发掘潜在机会的关键框架。该模型从下至上依次划分为能源层、芯片层、基础设施层、模型层与应用层，各层级相互依存、联动发展，底层为产业奠定坚实基础，上层则实现商业价值变现，共同构筑起全球AI产业的完整体系。下文将针对每一层级展开深入分析，详细解读其核心作用、产业现状、主要参与者以及面临的机会与挑战。一、能源层：AI产业发展的物理基石，算力供应的根本保证能源层是AI产业最基础的核心支撑，是人工智能算力运行的根本前提，也是
AI智能体架构探究：为何运营成本持续攀升
系列：AI智能体架构设计第十二篇：解析智能体使用成本上升现象主旨：相同任务执行，为何部分框架开销高出三倍——剖析Token消耗的深层架构成因，并探讨三种框架各自的成本优化策略适合人群：对智能体底层设计原理感兴趣，希望深入理解“为何如此设计”的读者预计阅读时长：15分钟一种令人困扰的计费模式语言模型的计费逻辑，与你通常认知的软件成本结构截然不同。常规软件中，购买一项功能后，使用频次与成本基本呈正相关。语言模型则不然，每次调用都需将完整的对话历史重新发送给模型——不仅限于你刚输入的语句，而是涵盖从对话起始至今
AI重塑财税：二八定律的极端分化
工业时期著名的“二八法则”表明两成人群拥有八成财富。但在人工智能时代，这种差距被显著放大，演变为更极端的“2/98法则”。* 2%的“架构者”：他们是AI时代的顶层规划与规则确立者。涵盖算法与系统架构的技术专家、持有稀有高价值数据的企业，以及能将AI植入传统产业并催生新商业模式的“场景创新者”。* 98%的“被动接受者”：这些人主要在固定流程中从事重复性操作。诸如数据录入、基础记账、票据处理等工作，极易被AI自动化所取代。最近，重新关注财税领域，这一趋势显得格外突出。AI财务机器人、智能记账与一键报税系统
双通路并行：构建更贴近人脑的AI智能架构
要点浅层大脑假说：根据该团队2023年提出的理论，大脑并不只依靠逐层递进的层级结构，而是同时运用深层与表层区域的并行互动机制。功能互补性：决策任务测试显示，两条神经通路相互配合，皮层下通道主导快速响应，皮层网络则专注解决复杂问题。效率提升：并行架构使信息处理更灵活高效，表明对简单任务而言，传统深度学习可能过于复杂，导致算力浪费。生物学真实性：多数人脑神经网络缺少人类大脑中的反馈回路和'快速通道'。该模型让AI的软硬件更贴近真实神经解剖结构。多数深度学习架构中，信息需穿越皮层内数十个层级逐步处理，皮层作为大