MiniMax推MaxHermes，云端AI助手10秒上线
新浪科技报道，4月16日上午，MiniMax正式推出MaxHermes——一款基于Hermes Agent构建的云端自我进化型AI助手。该产品深度融合了Hermes Agent的学习闭环与自我进化能力，以及MiniMax M2.7模型，用户无需在本地安装，10秒内便可在云端获得一个越用越了解自己的AI智能体。据了解，MaxHermes的最大亮点在于其独有的学习闭环体系。每当完成一项复杂任务，MaxHermes便会自动提取可重复使用的Skills，并将其存储为独立文档。在之后的应用中，这些Skills会根据
半导体设计迎来智能体革命：AI协作者重塑行业格局
集成电路设计领域的人工智能已跨越探索阶段，蜕变为行业新标配。曾经各自为政的应用场景——如布局优化与仿真分流——现已突破临界节点。在28纳米及以下制程的前沿芯片设计中，过半项目已借助AI辅助完成。随着智能体系统从简单的对话式助手演进为具备推理能力、可调用工具的合作伙伴，设计团队正面临全新课题：制定更为系统的部署战略以维系竞争优势。这一转折象征着EDA领域的范式转换。传统EDA中的AI是被动的、针对特定任务的。它仅对工程师设定的目标进行优化，且止步于此。相较之下，智能体AI是带有目的性运作的。它能分解复杂目标
AI First的实现基石：软件工程先行
当下行业里有个词特别火：AI First。听起来相当诱人，似乎抓住了 AI 就等于抓住了未来。但我观察了一圈下来，发现一个有趣的现象：那些真正落地 AI First 的团队，本质上一直在做的都是 Software Engineering 的工作。不少团队引入了 AI 编程工具，却发现效率并没有预期的爆发式增长。问题往往不在 AI 不够强大，而在于人成为了整个链条中的短板。PM 花费数周梳理需求，AI 两小时就能搞定，PM 成了瓶颈。QA 测三天，AI 写代码只需两小时，QA 成了瓶颈。团队二十几号人，对方
美军数千兵力进驻中东 逼伊朗就范同时防谈判崩盘
美国国防部官员透露，近期内五角大楼将向中东地区部署数千名军人。与此同时，特朗普政府正加大对伊朗的施压力度，试图促使双方达成协议以结束持续数周的冲突；若脆弱的停火协议无法维持，美方也在评估进一步打击或陆地作战的可能性。 现任及前任官员指出，部署至该区域的部队包括约6000名人员，驻守在“乔治·H·W·布什”号航空母舰及其护航舰艇上。由于涉及军事行动细节，这些官员与其他相关人士一样要求匿名。此外，约4200名隶属于“拳师”两栖戒备群及所搭载的海军陆战队第11远征部队的人员，预计本月底前抵达该地区。 鉴于两周停
美方宣布向中东增派大量兵力 旨在迫使伊朗签署新协议
据《华盛顿邮报》援引美国官员报道，美国国防部将在近期向中东地区部署数千名军人。特朗普政府正试图通过军事压力迫使伊朗签署协议，以结束已持续数周的紧张局势；同时，如果脆弱的停火协议难以维持，美方也在评估可能采取进一步打击或地面行动的可能性。 报道援引现任和前任官员称，部署到该地区的部队包括随"乔治·H·W·布什"号航空母舰前往的约6000名士兵，该航母由多艘军舰护航。 另有约4200人隶属于"拳师"两栖戒备群及其搭载的海军陆战队特遣部队——第11海军陆战队远征队，预计将在本月底前抵达该区域。 报道称，白宫新闻
黄河交通学院人工智能学院部署“三严”教育与申硕攻坚重点任务
点击蓝字 关注我们4月14日下午，人工智能学院举行“三严”工作暨申硕攻坚重点任务推进会。学院党委书记王军、院长王福忠、副院长高继梅、副院长常本超及各教研室、教科办、实验室负责人参会。会议由王福忠主持。会上，高继梅围绕近期教学中心任务进行部署安排。一是明确人才培养方案论证任务要求，按时完成修订完善，结合访企拓岗同步征求企业意见，完整留存过程性材料；二是抓实毕业论文（设计）中期检查，严格执行“三审三校“制度，规范材料填写，强化教师全过程指导；三是做好实践教学迎检准备，重点核查实习报告、生产实习、实验教学等内容
AI Agent全栈技术落地：Harness赋能智能体工程新实践
当“Harness”成为智能体工程领域的焦点话题，真正的部署挑战才刚刚拉开序幕。如何将推理加速、任务规划与安全隔离有效串联，打造一套可交付的完整解决方案？4月28日15:00，NVIDIA企业开发者社区经理何琨带来深度解读：从TensorRT-LLM底层引擎优化，到AI-Q Blueprint赋予智能体规划、记忆与工具调用能力，再到NemoClaw企业级安全部署——三大SDK无缝协同，开启Agentic AI落地新篇章。
外交部：日方在邻华地区部署导弹 威胁地区安全
据人民财讯4月15日报道，日本冲绳县与那国町町长13日会见日本防卫大臣小泉进次郎，同意防卫省在该地部署防空导弹部队。针对此事，外交部发言人郭嘉昆在15日的记者会上回应称，中方对此高度关注。日方借“防御”“反击”之名，在邻近中国的区域增置导弹等进攻性武器，实则意在构筑军事对抗的桥头堡，这对地区和平与稳定构成了严重威胁。 郭嘉昆指出：“我们要求日方深刻反思军国主义侵略的历史教训，在军事安全事务中应信守承诺、言行谨慎。国际社会需保持高度警觉，共同抵制日本加速‘再军事化’及‘新型军国主义’的倾向。”
HermesAgent驱动智能研发新范式：全流程自动化实践
Hermes Agent作为AI驱动研发的"核心枢纽"，更是我们用来释放生产力、保障软件品质的关键"引擎"，一旦项目中存在复杂任务需求，系统都会全力调用技能库精准执行！例如在需求分析阶段，Hermes主动检索，凭借持久记忆层与源码知识库的深厚积累，在业务理解方面迅速超越初级工程师，高效输出了结构化的需求文档。然而AI的深度介入让传统开发模式产生了质疑，于是通过"需求确认"、"设计确认"和"UAT验收"这一系列人工介入机制对AI的自主权限进行了约束，有效遏制了盲目自动化、黑盒化决策及不可控风险等问题，导致A
首款端侧AI智能体设备亮相：荣耀MagicBook开启新赛道
在端侧，AI智能体能力迟迟没有规模化普及，原因集中在部署门槛和使用成本。随着AI智能体在终端侧的落地，PC领域正在分化出一条新的赛道。近日，荣耀发布自研AI智能体系统YOYO Claw技术，并宣布将它作为系统能力预置在MagicBook系列轻薄本中，这也是国内厂商发布的首款“养虾本”。“通过嵌入自研AI智能体系统，PC出厂的时候就预置了‘养虾’能力。”荣耀全场景产品软件总经理席迎军对第一财经记者表示，YOYO Claw技术可以实现核心数据100%留存本地，同时相比OpenClaw方案，综合词元消耗可节省5
美军16艘战舰集结中东海域
据总台记者13日报道，美国国防部官员披露，美军当前在中东区域共部署16艘战舰，其中涵盖“亚伯拉罕·林肯”号航母、11艘驱逐舰、3艘两栖攻击舰与1艘濒海战斗舰。另一位国防部官员称，现阶段波斯湾海域（即伊朗主要海岸线区域）并无美军舰只驻扎。该官员还提到，根据发布的“航行通告”，美国正着手限制船只驶入伊朗港口，不过相关细则尚在拟定。美国总统特朗普宣称，针对伊朗港口的封锁措施自周一起已正式生效，但军方暂未公布具体的执行方案。（总台记者 赵淼）©2026中央广播电视总台版权所有。未经许可，请勿转载使用。责任编辑：李
小龙虾AI数字员工：免费安全，真正能主动干活的神器
朋友们，找工具真难。最近想找提升效率的AI，结果踩了无数雷。要么充了年卡才发现核心功能还要额外收费，要么每天限制10次使用，多跑个任务就要等一天。更糟糕的是，之前把公司客户表传给云端AI处理，差点泄露数据被老板骂。直到发现登顶开源平台热门榜的国产AI「小龙虾」，才知道原来真的有能直接用的AI数字员工，一分钱不用花，数据完全在自己手里。很多人觉得AI就是问答机器，完成复杂任务得折腾十几遍。比如整理客户记录，普通AI需要你导文档、分类、导表格，最后还得手动发给同事，稍有不慎就出错。小龙虾不一样，它能当真员工用
OpenAI力挺亚马逊合作 称微软阻碍客户拓展
核心要点OpenAI新任首席营收官丹尼斯·德雷瑟周日在致员工备忘录中，盛赞与亚马逊的结盟是推动企业业务发展的核心动力，同时指出与长期盟友微软的合作面临束缚。这份备忘录发布之时，距亚马逊官宣拟向OpenAI注资最高500亿美元、缔结战略伙伴关系尚不足两月。作为亚马逊云服务的最大竞争者，微软自2019年起已斥资逾130亿美元支持OpenAI，在ChatGPT引爆生成式AI浪潮前便已成为其关键金主。云基础设施巨头亚马逊网络服务（AWS）通过Bedrock平台，为企业提供涵盖OpenAI模型在内的全系列主流AI模
人工智能模型实现重大技术突破
导语科技领域再次掀起创新浪潮！备受关注的FernflowerAI-35B-A3B-KL-ReLU-GGUF模型已成功迁移至Apple MLX平台，并推出Qwen 3.5 35B A3B Uncensored HauhauCS（修复版）全新版本。此次技术更新不仅解决了模型原有局限性，更通过KL和ReLU校准机制，实现了模型性能和稳定性的显著提升，为用户打造极致流畅的人工智能交互体验。模型修复与性能飞跃本次技术迭代的核心聚焦于Qwen 3.5 35B模型的关键优化。原版本存在部分技术瓶颈，制约了模型的综合表现
破解专利转化困局：国网AI本地化匹配方案实战思考
今年年初，某国家电网下属的创新中心联系了我。他们掌握着海量的专利技术数据以及一批企业技术需求场景数据。理论上，两者应该能够匹配——但现实中，人工匹配效率极低，依赖专家逐条比对，不仅速度慢、成本高，还难以实现标准化。他们希望利用AI来解决这个问题。但面临一个严苛的限制：数据严禁外泄内网。必须全程在本地部署。这一限制，直接框定了整个方案的路径。一旦锁定“本地部署”，就意味着无法直接调用云端大模型进行推理。然而，完全从零开始训练匹配模型，又受限于数据量不足——冷启动很难实现（需要百万级标注数据）。当时我的核心思