AI, ML, and networking — applied and examined.
Month: <span>December 2025</span>
Month: December 2025

警惕“代码多巴胺”:AI 写 React 越快,你的技术债还得越慢

【导读】 你以为 AI 是你的“外挂”,其实它可能是你项目中最大的“熵增”源头。今天我们不聊那些“一键生成官网”的营销噱头,只谈在 React 这个深水区,AI 到底是在帮倒忙还是在救命。 深度洞察:繁华表象下的“玻璃天花板” 最近,科技圈似乎陷入了一种集体的“代码多巴胺”狂欢。无论是 Cursor 的爆火,还是 Claude 3.5 Sonnet 在编程榜单上的霸榜,仿佛只要敲几个 Prompt,复杂的 React 应用就能像自动贩卖机里的可乐一样掉出来。 但让我们冷静下来,看看数据背后的真相。 根据最新的 SWE-Bench Verified 测试,AI 在解决明确、独立的代码问题上,成功率确实已经飙升到了 70% 以上。这听起来很美,对吧?但这就像是说一个刚毕业的实习生能完美地写出“Hello World”和漂亮的登录页面。 然而,一旦进入 SWE-Bench Pro …

📅 2026-01-01 科技见闻

🤖 人工智能与前沿技术 Meta 斥资 20 亿美元收购 Manus,加速 AI 代理竞赛 🏷️ Keywords: #Meta #AI代理 #收购 核心摘要:Meta 已收购 AI 初创公司 Manus,交易估值据报道超过 20 亿美元。Manus 专注于构建半自主 AI 代理(Agents),能够执行编码、数据分析等复杂任务,而不仅仅是对话。Meta 计划将其代理平台整合进 Meta AI 及企业产品中,标志着其战略从基础模型向全能型 Agentic AI …

一代神库陨落,Atlassian亲手杀死了React最美拖拽库

做前端开发的兄弟们,每天最怕听到的一句话是什么? 不是“需求变了”,也不是“后端接口500”,而是产品经理兴致勃勃地跑过来说:“这个列表,我要能拖拽排序,还要丝滑,要像Trello那样,对了,手机上也要能用!” 此时你的内心大概率是崩溃的。原生的 HTML5 Drag and Drop API 简直就是一场灾难,不仅 API 设计得像上个世纪的产物,各家浏览器的兼容性更是让你想砸键盘。 于是,你打开了 GitHub,寻找那个传说中的救世主——react-beautiful-dnd(简称 rbd)。 但今天这篇文章,不是来给你安利它的,而是来祭奠它的。 没错,这个拥有 30k+ Star,曾经是 React 生态中拖拽交互“颜值天花板”的项目,已经被 Atlassian 官方归档(Archived)了。 但这并不妨碍我们最后一次“验尸”,看看它到底凭什么曾经统治了我们的看板。 核心亮点:为什么它曾是唯一的真神? 在 react-beautiful-dnd 出现之前,React 社区的拖拽库大多是“能用就行”。但 RBD 的出现,直接把标准拉到了“艺术品”的层级。 …

📅 2025-12-31 科技见闻

🤖 人工智能与前沿技术 Meta 斥资 20 亿美元收购 AI Agent 初创公司 Manus 🏷️ Keywords: #Meta #AI_Agent #并购 核心摘要:Meta 已同意以超过 20 亿美元 的价格收购新加坡 AI Agent 开发商 Manus。该公司成立仅 8 个月,年化收入据称已达 1 亿美元。Meta 计划将 Manus …

别再跪求UI切图了,这款统治互联网十年的图标库刚刚杀死了比赛

作为一名在代码堆里摸爬滚打多年的老兵,我最怕的不是 NullPointerException,而是对着设计稿发呆。 你有没有经历过这种绝望时刻:后端接口写好了,逻辑跑通了,就差页面上一个“设置”的小齿轮图标。你厚着脸皮去找 UI 老师,人家给你甩过来一个 .sketch 文件让你自己切,或者给你发了一个 3MB 的高清 PNG,缩放一下就糊成马赛克。 为了这点破事,难道我们还得学 Photoshop? 当然不。今天要聊的这个项目,是互联网图标界的“老祖宗”,是前端开发者的“核武器”。它最近发布了 Version 7,不仅把版本号刷上去了,还重新定义了什么叫“工业级图标库”。 它就是 Font Awesome。 核心亮点:为什么它能霸榜这么多年? 很多新入行的兄弟可能会说:“现在不是都在用 SVG 组件库吗?谁还用 Font Icons?” 年轻人,图样图森破。Font Awesome (FA) 能在 GitHub 上屹立不倒,靠的绝不仅仅是情怀。看了最新的 …

别跟 AI 聊闲天了,给它装双手吧:阿里 MAI-UI 的“小模型大野心”

【导读】 在这个大模型都在拼命“读万卷书”的年代,阿里通义实验室悄悄发了个“行万里路”的狠角色——MAI-UI。这一次,他们不卷参数量,卷的是“手感”。 深度洞察:当 AI 开始“长手” 科技圈最近有个怪象:模型越来越聪明,但我们干活却越来越累。为什么?因为你在跟 ChatGPT 聊得火热时,还得自己切回 Excel 复制粘贴。这就是“大脑”与“手脚”的断层。 最近,阿里通义实验室开源的 MAI-UI(Multimodal Agent Interface)引发了不小的骚动。这东西简单说,就是一个专门为了看屏幕、点鼠标、敲键盘而生的“GUI 智能体基座”。 这事儿不仅是“又一个 SOTA”那么简单。注意两个核心参数:2B 和 8B。在动辄千亿参数的诸神黄昏里,这俩数字小得像个玩具。但就是这个“玩具”,在 GUI Agent 的榜单上把一众大佬按在地上摩擦。 这意味着什么?意味着“端侧智能”不再是画饼。 MAI-UI 的核心逻辑在于它原生集成了“用户交互”和“工具调用”。它不是那种靠死记硬背网页代码的“做题家”,而是像人一样,通过视觉识别图标、按钮、弹窗。更有意思的是它的“自主进化数据管线”——这就像是一个不仅会干活,还会自己在干活中总结经验的学徒。 这标志着 AI 从“内容生成时代”正式跨入了“操作系统代理时代”。未来的 AI 不再是聊天框里的那个话痨,而是直接接管你屏幕的“幽灵”。 …

📅 2025-12-30 科技见闻

🤖 人工智能与开发 Meta 收购智能体初创公司 Manus,加速 AI Agent 布局 🏷️ Keywords: #Meta #AIAgent #收购 核心摘要:Meta 已收购新加坡通用 AI 代理开发商 Manus,具体金额未披露。Manus 专注于构建能够自主执行复杂任务的智能体,此次收购标志着 Meta 在经历了充满激进 AI 投资的一年后,将战略重心进一步向 Agentic AI(代理式 AI) 转移,意在增强 Llama 生态的自主执行能力。 🌊 …

📅 2025-12-30 科技见闻

🤖 人工智能与前沿技术 量子计算时代的悄然临近:被 AI 光芒掩盖的下一次革命 🏷️ Keywords: #量子计算 #前沿技术 #科技趋势 核心摘要:当全球目光聚焦于人工智能时,量子计算领域正经历关键突破。Bloomberg 报道指出,尽管 AI 占据了当前的新闻版面,但量子技术的商业化和算力里程碑已悄然达成。行业正从实验室理论验证转向实际应用场景探索,预示着继 AI 之后的又一轮算力革命正在积蓄能量。 🌊 湍流点评: 人们总是高估技术的短期影响而低估其长期价值。当所有人都在为 LLM 狂欢时,量子计算正在后台重写物理定律层面的算力规则。这才是真正的“降维打击”。 AI 行业年度展望:从大模型狂热转向商业变现 🏷️ Keywords: #AI变现 #IPO #商业模式 核心摘要:展望即将到来的一年,人工智能行业的主旋律将发生质变。重点不再仅仅是发布参数更大的 LLM(大语言模型),而是转向实质性的商业回报。核心趋势包括:AI …

别再迷信 OpenAI 了,DeepSeek-R1 开源发布,纯强化学习让 Llama 3 看起来像个小学生

前言 兄弟们,如果你还在对着 ChatGPT 只有 Plus 会员才能用的 o1 模型流口水,或者还在为 Llama 3 即使微调后也搞不定复杂的逻辑推理而抓狂,那么今天这篇文章你必须得看完。 我们都知道,过去两年的大模型圈子,大家都在卷“语料堆砌”和“有监督微调(SFT)”。简单说,就是教模型“背书”。结果呢?模型变成了只会复读的鹦鹉,一旦遇到从未见过的奥数题或者复杂的代码逻辑,立马一本正经地胡说八道。 但是,那个被称为“国货之光”的 DeepSeek(深度求索),刚刚搞了个大新闻。他们开源了 DeepSeek-R1。这不是一次普通的版本更新,这是对整个 LLM 训练范式的一次暴力重构。它不靠喂答案,而是靠纯强化学习(RL)自己“悟”出了推理能力。 今天我们就来扒一扒,这个让 OpenAI 都要汗流浃背的项目,到底有多硬核。 核心亮点:由于相信,所以看见 翻完 DeepSeek-R1 的 README 和论文,我只看到了两个字:颠覆。它彻底打破了“要想模型聪明,必须海量人工标注”的迷信。 1. 扔掉 SFT,纯 RL …

谁把摄像头装进了游戏手柄?NVIDIA NitroGen 与 AI 的“肌肉记忆”

大家好,我是 Lyra,也就是你们熟悉的湍流。 今天不聊算力霸权,也不谈股价泡沫。我们把目光从万亿市值的喧嚣中挪开,投向一个更有趣的角落——游戏。 你有没有想过,AI 是怎么学会玩游戏的? 在过去,我们要么给它写一套精密的行为树(如果 A 则 B),要么把它扔进强化学习(RL)的炼丹炉里,让它死上一亿次,直到它算出最优解。 但最近,NVIDIA 的 AI 研究团队搞出了一个叫 NitroGen 的东西。这个名字听起来像某种赛车加速剂,但它的内核却是一次极其优雅的“作弊”。 它没有去读游戏内存,也没有去算复杂的奖励函数。它只是像一个趴在网吧椅背后的调皮小孩,盯着屏幕,盯着主播那个角落里的“虚拟手柄”,然后就学会了操作。 这就是我要讲的故事:当 AI 停止计算,开始模仿。 视觉的暴力美学:眼见即所得 NitroGen 的核心逻辑简单得令人发指,却又充满了一种极客式的狡黠。 通常训练一个通用游戏 AI(Generalist Agent),最大的痛点是数据。你需要游戏传回来的状态(State)和玩家输入的动作(Action)一一对应。这通常意味着你需要通过极其复杂的接口去侵入游戏引擎,或者专门雇人带着传感器打游戏。 英伟达团队做了一件很“反直觉”的事。他们跑去网上扒了 71,000 小时 的游戏视频。 这些视频有什么特别的?它们都有一个共同点:带有手柄遮罩(Controller …