> 微软正式发布 VS Code 版 Copilot Studio 扩展，将 AI 智能体开发引入专业 IDE 环境，支持 Git 版本控制与 CI/CD 流水线，实现了从低代码实验到企业级工程交付的范式转变。

## 告别低代码束缚 拥抱IDE工作流
微软近日正式宣布推出 Visual Studio Code（VS Code）版 Copilot Studio 扩展，这一动作标志着 AI 智能体（Agent）的开发方式迎来了质的飞跃——从浏览器的低代码拖拽，正式跨越到专业的集成开发环境（IDE）中。该扩展在公测期间便已获得超过 13,000 次下载，显示出开发者对工程化开发环境的强烈渴求。

其核心价值在于将 AI 助手程序的构建过程彻底融入标准的软件工程工作流。通过引入结构化的定义格式、专业的语法高亮以及类 IntelliSense 的代码补全功能，开发者现在能以处理传统代码的精细度来编写智能体逻辑。这不仅大幅降低了手动配置的错误率，更让智能体的行为逻辑变得可读、可维护。

![Google_AI_Studio_2026-01-16T03_32_06.433Z.png](https://static.downly.cn/images/47d68f9a060956da1f4f62ad6a8fb62f.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 企业级协作 版本控制与CI/CD集成
为了满足企业级项目的协作需求，该扩展完整集成了 Git 版本控制系统。这意味着智能体的开发不再是“黑盒”操作，开发者可以通过请求式审查（Pull Requests）来追踪每一次修改历史，并利用云端版本比对功能有效规避多人协作中的覆盖冲突。

更关键的一步在于部署流程的标准化。通过将智能体集成到标准的 CI/CD（持续集成/持续交付）流水线中，开发团队能够遵循严格的测试与部署标准，在开发、测试、生产等不同环境间进行平滑迁移。此外，该扩展还实现了与 GitHub Copilot 及 Claude Code 等 AI 编程助手的协同，辅助开发者在本地环境中快速排查智能体定义的故障，真正实现了“用专业工程手段塑造 AI 行为”的行业愿景。

微软推出VS Code版Copilot Studio 智能体开发进入专业工程化时代

在 2026 年1月12日，Windsurf 再次通过 **1.13.6 版本** 证明了它是目前最懂开发者的 AI 编辑器。本次更新引入了核心功能 —— **Skills（技能）**。

简单来说，如果之前的 AI 只是一个“听懂指令的实习生”，那么拥有 Skills 后的 Cascade（Windsurf 的 AI 核心）就进化成了**带工具箱的高级工程师**。

它不再只是根据你的 Prompt 瞎猜，而是能**读取你预设的文档、脚本和模版，严格按流程办事**。


## 为什么你需要 Skills？

你是否遇到过这些痛点？

- **重复劳动**：每次让 AI 写爬虫，都要强调“记得加 User-Agent，记得用 Headless 模式”。
- **规范遗漏**：每次让 AI 写 Java 代码，它总是不记得用 Lombok 或者特定的注解。
- **上下文丢失**：Prompt 越来越长，但 AI 还是会漏掉关键步骤。

**Skills 就是为了解决这个问题而生的。** 它是 Prompt 的“持久化”和“结构化”版本，让你的工程标准成为 AI 的本能。

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## 一、快速上手（基础篇）

### 目标：创建一个“代码审查 (Code Review)”技能

**场景**：AI 写的代码有时不符合团队规范（例如缺少注释、变量命名随意）。我们要创建一个技能，让 AI 在 Review 代码时自动加载我们的检查清单。

#### 步骤 1：创建技能目录

WindSurf和 [Claude Code Skills](https://github.com/anthropics/skills) 的目录基本一致，只是根目录从`.claude`换成了`.windsurf`，请在您的项目根目录下，创建以下文件夹结构：

```markdown
.windsurf/
 skills/
 code-review/ <-- 技能名称
```

**WindSurf Skills目录结构示例：**
![image.png](https://static.downly.cn/images/ea439d487290dd9315a4e920320cc6f1.png)

#### 步骤 2：编写核心描述文件 (SKILL.md)

在 `code-review` 文件夹中创建 `SKILL.md`。这是技能的“大脑”，定义了它的触发条件和执行逻辑。

```markdown
---
name: code-review
description: 用于对代码进行审查、重构和优化。当用户要求检查代码、优化代码或进行 Code Review 时调用此技能。
---

# 代码审查专家

你现在是团队的高级技术负责人。请根据以下检查清单对代码进行审查：

## 1. 基础规范
- [ ] 变量命名是否遵循驼峰命名法 (Java/TS) 或下划线命名法 (Python)？
- [ ] 是否存在硬编码的 Magic Numbers 或字符串？
- [ ] 关键逻辑是否有注释说明？

## 2. 安全性检查
- [ ] SQL 注入风险（必须使用参数化查询）
- [ ] 敏感信息（API Key、密码）是否已脱敏？

## 3. 性能优化
- [ ] 循环中是否存在不必要的数据库查询？
- [ ] 集合操作是否高效？

请以列表形式输出审查结果，并给出修改后的代码建议。
```

#### 步骤 3：测试调用

1. 打开 Windsurf Cascade 对话框。
2. 输入：`@code-review 帮我看看这段 Python 代码有什么问题`（或者直接说 `帮我 Review 一下当前打开的文件`，Cascade 会根据 description 自动识别）。
3. **效果**：AI 会严格按照你 `SKILL.md` 中的三个维度（规范、安全、性能）进行输出，而不是泛泛而谈。

**WindSurf Skills 触发 Skills 示例：**
![image.png](https://static.downly.cn/images/22666450e4ba6863ab99b39c4155a591.png)

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## 二、进阶实战（带模版的生成器）

### 目标：创建一个“Spring Boot 模块生成器”技能

**场景**：开发 Java Spring Boot 应用时，重复写 Controller/Service/Repository 结构非常枯燥，且容易出错。

#### 步骤 1：准备模板文件

在 `.windsurf/skills/spring-feature-gen/` 目录下，放置两个文件：

**1. `ControllerTemplate.java` (辅助资源)**

```java
package com.example.demo.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import lombok.RequiredArgsConstructor;

// 强制要求：所有 Controller 必须使用 RestController
// 强制要求：必须使用构造器注入
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/${resource}")
@RequiredArgsConstructor
public class ${Resource}Controller {
 private final ${Resource}Service service;
 
 @GetMapping("/{id}")
 public ${Resource}Dto getById(@PathVariable Long id) {
 return service.findById(id);
 }
}
```

**2. `SKILL.md` (核心指令)**

```markdown
---
name: spring-feature-gen
description: 为 Java Spring Boot 项目生成标准的 Controller-Service-Repository 分层代码结构。
---

# Spring Boot 功能模块生成器

当用户要求生成一个新的业务模块（Feature）时，请严格遵循以下架构：

## 技术栈要求
1. **框架**: Spring Boot 3.x
2. **构建**: Maven/Gradle
3. **原生支持**: 考虑到后续可能编译为 GraalVM Native Image，避免使用复杂的动态反射。

## 生成步骤
1. 读取当前目录下的 `ControllerTemplate.java` 作为风格参考。
2. 生成 DTO (Record 类型), Service 接口与实现类, Repository (JPA)。
3. 确保所有依赖注入使用 `@RequiredArgsConstructor` (Lombok)。

## 输出格式
请直接生成代码文件内容，不要过多解释。
```

#### 步骤 2：实战调用

在 Cascade 中输入：

> "帮我生成一个用户管理模块（User Management），包含增删改查功能。"

**结果**：AI 会自动读取技能并参考你的 Java 模板，生成一套符合你团队习惯的代码。

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## 三、实战玩法（用 Skill Creator 创建 AI Skills）

手动编写 `SKILL.md` 还是觉得麻烦？Windsurf 的 Skills 机制与 Claude 官方的 ecosystem 是兼容的。我们可以利用官方的 **Skill Creator** 来让 AI 帮我们写 Skills，除此之外，您也可以参考[Anthropic Claude Code Skills 深度解析](https://www.downly.cn/articles/ee2537e0-00a1-430d-baaa-b0545fcd982c)。

### 1. 引入官方 Skill Creator

[Claude Code Skill Creator](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md)是 Anthropic 官方提供的一个“元技能”，专门用来生成其他技能。

1. **创建目录**：`.windsurf/skills/skill-creator/`
2. **下载文件**：将官方仓库中的 `SKILL.md` 内容复制进去。
 - **源码地址**：[Claude Skill Creator Template](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md)

### 2. 如何使用

安装好这个技能后，你就可以套娃操作了：

> **用户**：`@skill-creator 我想要一个专门写 Python 单元测试的技能，要求使用 pytest，并且覆盖率要达到 90% 以上。`

> **Cascade**：(自动调用 skill-creator) 好的，我为您生成了 `python-tester` 的技能结构，包含 `SKILL.md` 和推荐的测试规范...

### 3. 更多官方灵感

Anthropic 官方维护了一个 Skills 仓库，里面包含了很多开箱即用的简单教程和案例（如数据分析、文档编写等），建议收藏并在 Windsurf 中尝试：

- **官方仓库**：https://github.com/anthropics/skills

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## 核心技巧总结

1. **Description 是关键**： Cascade 依靠 frontmatter 中的 `description` 字段来决定是否**自动**调用技能。写得越具体，AI 自动触发越精准。
 - ❌ `description: 代码工具`
 - ✅ `description: 当用户询问有关 Playwright 爬虫编写、浏览器自动化脚本时使用此技能。`
2. **全局 vs 项目级**：
 - **全局习惯**（如“总是用 Python Type Hint”）：放在 `~/.codeium/windsurf/skills/`。
 - **项目规范**（如“本项目使用 MyBatis”）：放在 `.windsurf/skills/`。
3. **Skills vs Rules**：
 - 使用 **Rules** (.windsurf/rules) 设定你的基本身份（“我是谁”）。
 - 使用 **Skills** 处理具体任务（“怎么做”）。

现在，打开你的 Windsurf，试着创建你的第一个 Skill，把重复的工作流“外包”给 AI 吧！

Windsurf 1.13.6 重磅更新 - 支持 Claude Skills



> 导语
> Transformer 架构联合创始人 Ashish Vaswani 领衔的 Essential AI 正式开源了其首款旗舰模型 Rnj-1。这款拥有 80 亿参数的模型向伟大的数学家拉马努金致敬，采用了与主流“后训练”强化学习相反的路线，坚持通过高质量预训练决定智能上限。Rnj-1 在代码生成、STEM 推理及 Agent 智能体能力上表现惊人，特别是在 SWE-bench Verified 测试中取得了同量级模型数量级的领先优势，并以 Apache 2.0 协议完全开源，允许在消费级显卡上运行。



## 逆流而上 回归预训练的本质

在当前 AI 行业普遍痴迷于通过强化学习（RLHF）和后训练（Post-training）来提升模型表现的浪潮中，Essential AI 选择了一条截然不同的“复古”路线。由 Transformer 论文作者 Ashish Vaswani 和 Niki Parmar 创立的这家公司，坚信“预训练决定了智能的天花板”，而后训练仅仅是挖掘已有的潜力。

Rnj-1 就是这一理念的结晶。该模型完全从零开始训练，使用了高达 8.4 万亿 token 的数据集。与盲目堆砌数据不同，研发团队构建了精细的数据分类学，专注于科学、技术、工程、数学（STEM）以及代码数据的混合。这种对预训练质量的极致追求，使得 Rnj-1 在逻辑推理和复杂问题解决上展现出了“原生”的强大能力，而非通过后期微调“模仿”出来的智能。

## 小身材大能量 吊打同级竞品的代码能力

![image.png](https://static.downly.cn/images/2aab691c48fc3e0255519957e206ed38.png)
这里，rnj-1 指的是基础模型，而 rnj-1-instruct 指的是训练后调优的指令模型。
Rnj-1 的核心亮点在于其惊人的代码与推理能力。尽管只有 80 亿参数（8B），它在著名的软件工程基准测试 SWE-bench Verified（bash-only 模式）中取得了 20.8% 的高分。

这一成绩意味着什么？官方数据显示，Rnj-1 在该项测试中的表现比同等规模的其他开源模型高出一个数量级，甚至能够通过 Agent 框架解决现实世界中的 GitHub 问题。除了代码能力，它在数学竞赛（AIME）、科学问答（GPQA）等硬核 STEM 领域也表现出色，证明了其并非“偏科生”，而是具备深层逻辑推理能力的通用模型。
![image.png](https://static.downly.cn/images/8ac38bb18ccee44d3aa503609c51b0f9.png)

## 专为开发者打造 消费级硬件上的 Agent 利器

Essential AI 此次开源显得诚意十足。Rnj-1 及其指令微调版本（Rnj-1-instruct）均采用宽松的 Apache 2.0 许可证，这意味着开发者和企业可以免费商用。

对于广大开发者而言，Rnj-1 的硬件友好性极具吸引力。得益于其 8B 的紧凑体积，经过量化后的模型可以轻松在拥有 16GB 显存的消费级 GPU 甚至高端笔记本电脑上运行。同时，模型支持 32k 的上下文窗口，结合其在函数调用（Tool Use）和 FIM（代码中间填充）方面的优化，使其成为构建本地 AI 编程助手和自主智能体（Autonomous Agents）的理想底座。

## 技术细节揭秘 站在巨人肩膀上的创新

虽然 Rnj-1 的架构借鉴了 Google 的 Gemma 3，但团队进行了关键性的改良。模型采用了全局注意力机制（Global Attention）以及用于长上下文扩展的 YaRN 技术，确保了在处理长文档和复杂代码库时的稳定性。

值得一提的是，在训练过程中，团队使用了 Muon 优化器，显著提升了训练效率。Essential AI 坦诚地表示，Rnj-1 虽然在推理和代码上登峰造极，但由于专注于 STEM 数据，它并不是一个为了“事实检索”而优化的模型，有时甚至会产生幻觉，误认自己的身份。这种“坦诚”反而让社区对其在特定垂直领域的专业性更加充满信心。

## 开源社区的新里程碑

Rnj-1 的发布不仅仅是一个新模型的诞生，更是对“Scaling Law”和模型训练方法论的一次有力探索。它向业界证明，通过科学的数据配比和扎实的预训练，小参数模型依然可以在高难度的推理任务中挑战极限。

对于那些苦于 API 成本高昂、由于隐私问题无法使用闭源模型的开发者来说，Rnj-1 提供了一个强大、开放且可本地部署的全新选择。随着技术报告的即将发布，Rnj-1 有望激发开源社区在 Agent 和代码智能领域的又一轮创新热潮。
注：该模型需要 Ollama 0.13.3，目前处于预发布阶段

Transformer 之父重磅回归：Essential AI 开源 Rnj-1，8B 小模型引爆代码推理革命

> **导语** 本期AI资讯涵盖了多个领域的突破性进展。专业级AI编码助手TRAE SOLO正式发布，为开发者带来实时多智能体协作新模式；OpenAI推出GPT-5.1更新，通过“自适应推理”技术显著提升了模型的速度与成本效益；在AI音频领域，ElevenLabs与好莱坞明星合作，开创了明星语音授权市场；谷歌DeepMind则在通用机器人研究上迈出重要一步，发布了性能翻倍的SIMA 2预览版；同时，谷歌NotebookLM也上线了强大的“深度研究”功能，实现了自动化在线调研；此外，AI创作的音乐首次登顶全球榜单，预示着其对传统音乐产业的深刻影响。

## TRAE发布SOLO正式版，引领AI编码进入实时多智能体新纪元

TRAE公司近日正式发布了其面向专业开发者的响应式编程助手SOLO。该工具主打实时可控和多任务并行的AI编程体验，旨在革新传统的编码模式。SOLO的国际版本已经上线，并提供限时免费使用。值得一提的是，其早前发布的Beta版中已内置了SOLO Builder智能体，该智能体具备强大的多模态需求理解与任务分解能力，能够显著加速从概念到应用的端到端构建过程，为开发者提供前所未有的编码效率。

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## OpenAI发布GPT-5.1更新，“自适应推理”模式实现速度与成本双赢

OpenAI为开发者带来了期待已久的GPT-5.1更新。此次更新的核心是引入了全新的“自适应推理”模式，该模式能让模型智能地判断问题的复杂度，并相应地调整其处理速度和资源消耗。对于简单直接的问题，模型能快速响应；而对于复杂深入的分析，模型则会投入更多资源以确保回答的质量。这一创新显著提升了模型的综合性能，在优化速度和成本效益方面取得了巨大突破，从而大幅缩短了开发者的等待时间，实现了真正的“双赢”。

![image.png](https://static.downly.cn/images/73069e43b5b677f3a8be62c1a6c13172.png)
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## ElevenLabs携手好莱坞巨星，推出“标志性声音市场”

AI音频领域的领军企业ElevenLabs宣布与奥斯卡影帝马修·麦康纳（Matthew McConaughey）和迈克尔·凯恩（Michael Caine）等重量级明星达成合作，将其标志性的声音引入公司全新的“标志性声音市场”（Iconic Voice Marketplace）平台。该平台目前已收录了超过25位名人的声音，并为用户提供合法、正规的语音授权。此举不仅为内容创作开辟了新的可能性，也为名人IP的商业化提供了新途径。值得注意的是，麦康纳本人也以投资人的身份深度参与了此次合作。

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## 谷歌DeepMind发布SIMA 2预览版，机器人通用性实现翻倍性能

谷歌DeepMind在通往通用机器人的道路上又迈出了坚实一步，正式发布了SIMA 2的预览版。这款基于Gemini 2.5 Flash-lite的多模态智能体，在任务成功率上实现了大幅提升。SIMA 2不仅能在完全陌生的环境中准确执行复杂的指令，更具备了通过自生成数据循环来进行自我改进的强大能力。此次以研究预览形式发布，旨在探索实现通用人工智能（AGI）所需的世界理解与顶尖推理能力，展示了其在机器人领域的巨大潜力。

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## 谷歌NotebookLM迎来“深度研究”功能，自动在线调研一键生成报告

谷歌为其AI笔记工具NotebookLM推出了名为“深度研究”（Deep Research）的重磅新功能。该功能赋予了NotebookLM自动进行在线调研的能力，能够处理包括Google Sheets、Drive文档、PDF及Word在内的多种文件格式。用户可以选择两种模式 “快速模式”可提供即时简要的回复，而“深度模式”则会在后台进行深入分析，并生成一份带引用来源的完整报告。用户还可以灵活添加额外的来源以丰富报告内容，并能一键将报告和引用保存至笔记本中。据悉，这项强大的功能将于一周内向所有用户全面上线。

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## AI音乐创作登顶全球榜单，传统音乐产业迎来新挑战

本周，人工智能在音乐创作领域的实力得到了市场的有力证明。三首由AI创作的歌曲在Spotify和Billboard等主流音乐榜单上取得了令人瞩目的成绩。其中，《Walk My Walk》和《Livin' on Borrowed Time》两首歌曲成功打入Spotify“病毒50”榜单前列，并一度位列全球榜单前五。更令人惊讶的是，一首荷兰反移民歌曲《We Say No, No, No to an Asylum Center》更是成功登顶Spotify全球榜单。这一现象标志着AI音乐正从实验走向主流，并开始对传统音乐产业的创作和发行模式构成冲击。

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每日AI资讯1115：AI编码迎变革，GPT-5.1提速，谷歌多款AI工具更新

> 今日AI界风起云涌，从企业级应用的深度定制到C端产品的全球化布局，技术创新与资本热潮并进。Adobe与IBM分别联手顶级技术，为企业AI服务提速；谷歌与Anthropic则在视频编辑和云端编程领域带来颠覆性工具；同时，医疗AI赛道再现巨额融资，字节跳动AI助手出海告捷，而DeepSeek在长文本处理技术上取得新突破，共同描绘出AI产业蓬勃发展的全景图。

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## Adobe Firefly迎来企业定制版，AI模型也能“私人订制”

Adobe近期推出的AI Foundry服务，旨在为大型企业提供Firefly模型的深度定制化。通过这项服务，企业可以与Adobe合作，利用自有数据对Firefly模型进行重新训练，使其生成的内容更符合企业独特的品牌风格、产品设计和营销需求。这一举措打破了通用AI模型在特定商业场景下的局限性，支持多概念理解与多模态应用，极大地提升了AI在企业内容创作中的适用范围和灵活性，标志着AIGC技术正迈向更精准、更专业的企业级解决方案。

![image.png](https://static.downly.cn/images/5523ece8657466439525466ca999d659.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

## 医疗AI新贵OpenEvidence估值飙升，三个月融资2亿美金

医疗AI公司OpenEvidence再次成为资本市场的焦点，在短短三个月内完成了新一轮2亿美元的巨额融资，公司估值因此飙升至60亿美元。这充分彰显了投资者对AI在医疗领域应用前景的高度看好。OpenEvidence的核心产品是一款面向医护人员的AI“聊天机器人”，能够帮助他们快速、准确地获取和分析海量医疗知识与研究文献，从而辅助诊疗决策。资本的持续注入，将加速其技术研发和市场扩张，推动AI在临床实践中的深度应用。

![image.png](https://static.downly.cn/images/f0d4515dc0824ffd84c76d784b5d2013.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

## 字节跳动Cici火爆海外，AI双品牌战略初见成效

字节跳动旗下的AI助手应用Cici在海外市场取得了显著成功，尤其在墨西哥的Google Play商店中登顶下载榜，并在英国的App Store中跻身前十。Cici与字节跳动在国内推出的“豆包”同期上线，是其“双品牌”出海战略的重要组成部分。尽管应用并未直接标注开发者为字节跳动，但官方已证实其归属。这一成绩表明，字节跳动正凭借其强大的产品运营和本地化能力，在全球AI应用市场中占据一席之地。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

## 谷歌Veo实现“指哪改哪”，AI视频编辑进入新纪元

<video src="https://static.downly.cn/images/d8ec43862ff9b87476d3c6a28c3e53bf.mp4" title="6389663555317531324857884.mp4"></video>
谷歌DeepMind为其视频生成模型Veo增添了一项名为“精确编辑”的革命性功能。用户现在可以通过简单的文本指令，对已生成的视频内容进行精细化修改，例如轻松添加一只蝴蝶飞过草地，或无痕移除背景中的某个物体。该功能能够智能理解指令，并确保修改后的画面在光影、风格和动态上与原始视频保持高度的真实性与连贯性。这标志着AI视频编辑技术正从“生成”迈向“精修”，极大地赋能创作者，降低了专业级视频后期制作的门槛。

![image.png](https://static.downly.cn/images/d79692f13b1297ed58d3fb8f92c653c8.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

## IBM联手Groq，为企业级AI推理注入五倍速动力

IBM宣布与AI芯片初创公司Groq达成合作，计划将Groq的LPU（语言处理单元）推理技术整合至其watsonx企业级AI平台。Groq的LPU架构专为AI推理任务设计，相较于传统的GPU，能在特定场景下提供高达五倍的速度提升。此次合作旨在为企业提供更快速、更经济高效的AI解决方案，用户将能通过watsonx Orchestrate等服务直接调用GroqCloud的强大算力，加速AI在企业业务流程中的部署和应用。

![image.png](https://static.downly.cn/images/266ac5e3e5c4f4954c4185115c874157.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

## DeepSeek-OCR发布“视觉记忆压缩”，破解AI长文本处理瓶颈

AI初创公司DeepSeek发布了一款创新的光学字符识别（OCR）模型——DeepSeek-OCR。该模型引入了“视觉记忆压缩”机制，模仿人类视觉系统处理信息的方式，能够将冗长的文本内容高效压缩至图像中进行处理。这项技术有效解决了大语言模型（LLM）在处理超长文档时面临的计算量大、上下文丢失等核心难题，让AI能够像“看图阅读”一样高效解析长篇文档，在图像文档解析任务上展现出顶级性能，为AI的记忆和认知能力带来了新的突破。

![image.png](https://static.downly.cn/images/d3579f3a37f336c7ec977cb9a9f7f3a7.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

## Anthropic让编码无处不在，Claude Code推出网页版
![image.png](https://static.downly.cn/images/a45e1947357765a0541c22181eb3eff4.png)
知名AI公司Anthropic正式推出了其AI编程助手Claude Code的网页版。这一更新极大地简化了开发者的使用流程，用户不再需要进行复杂的本地环境配置或依赖命令行工具，可以直接在浏览器中访问并运行编码任务。此外，网页版还能直接与GitHub代码仓库连接，实现项目的无缝对接和管理。这意味着开发者可以随时随地、在任何设备上利用AI进行高效编程，进一步降低了AI辅助开发的门槛。
入口：https://claude.com/product/claude-code

![image.png](https://static.downly.cn/images/0956570231f723d0f61642f2f30f2233.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

每日AI资讯1021：企业级AI定制化加速，视频编辑与云端编程迎来新突破

> 导语：今日的AI领域充满了变革与争议。Opera推出了集三位AI助手于一体的Neon浏览器，旨在提升用户体验；与此同时，科技巨头间对AI能力的争论也愈发激烈，OpenAI关于GPT-5解决数学难题的言论引发了广泛质疑。在应用层面，谷歌Gemini API的新功能让AI应用化身“本地专家”，而阿里Qoder则在全球范围内挑战现有AI编程工具，预示着一场“上下文”革命的到来。开发者们也面临着新的抉择：在AI时代，该如何选择合适的编程语言以应对未来的挑战。

## Opera浏览器三AI加持 用户界面迎来新挑战

Opera Neon浏览器最近进行了一次重大更新，整合了名为Chat、Do、Make的三款AI助手。这三款助手分别专注于聊天、自动化控制和内容创作，旨在为用户提供多样化的智能服务。尽管功能强大，但新的用户界面显得较为复杂，用户需要一定时间来适应这种全新的交互方式，才能充分利用AI技术提升自己的浏览效率。

![image.png](https://static.downly.cn/images/ee6c425378352176f2adcac8d5aa03ed.png)
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## OpenAI GPT-5数学能力遭质疑 科技界呼吁谨慎发布

近日，OpenAI副总裁声称其即将推出的GPT-5模型成功解决了一个著名的Erdős数学难题，此言论一出便在科技界引发了轩然大波。来自Meta和Google DeepMind等竞争对手的专家对此表示怀疑，认为这一成就被过分夸大。此次事件凸显出一个重要问题：在AI能力得到严格验证之前，草率的发布不仅会引发争议，还可能损害整个行业的公信力。

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## 谷歌Gemini API赋能 AI应用变身“本地专家”

谷歌为其Gemini API推出了创新的“地图接地”功能，这是一项重大的技术突破。该功能允许开发者将自己的AI应用与谷歌地图超过2.5亿个地点的数据进行无缝对接。这意味着AI应用能够自动识别与地理位置相关的查询，并高效地提取如地址、营业时间、联系方式等结构化实时信息，极大地提升了具有位置感知能力的AI应用的开发效率和实用性。

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## 阿里Qoder强势入局 AI编程迎来“上下文”革命

阿里巴巴推出的AI编程工具Qoder，正向全球顶尖的AI编程助手如Claude code和Cursor发起挑战。Qoder的核心优势在于其深度理解代码“上下文”的能力，它能在复杂的实际工程项目中，帮助开发者将正确的解决方案应用于具体问题，从而确保项目的稳定交付。这标志着AI编程正在从简单的代码生成，迈向更深层次的逻辑理解和应用。

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## AI时代 编程语言如何选？Go、Rust、Python与TypeScript的抉择

随着AI辅助编程工具的普及，传统的编程工作流正在被重塑。这也给开发者们带来了新的思考：在AI时代，选择哪种编程语言才能更好地应对未来的技术浪潮？Go语言的并发性能、Rust的内存安全、Python的生态系统以及TypeScript的类型安全，都在新的技术背景下展现出不同的价值。如何做出明智的选择，已成为开发者必须面对的关键问题。

![image.png](https://static.downly.cn/images/8c7e2e80accdd2815372a6080a308615.png)
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每日AI资讯1020：AI编程革命与巨头争议并存

> 科技浪潮奔涌向前，人工智能领域风起云涌。本期资讯我们将聚焦AI界的最新动态：OpenAI携开发者日重磅出击，不仅预告了GPT-5的编程能力飞跃，更将ChatGPT推向平台化，构建全新AI应用生态；国内AI力量同样不容小觑，首个羊产业大模型“苏武”横空出世，精准赋能传统行业；阿里与腾讯则在多模态与文生图领域持续发力，模型性能再攀新高；同时，AI在网络安全、视频互动乃至芯片散热等前沿领域的应用也取得了突破性进展。

## ChatGPT 不再只是聊天工具，OpenAI 开启应用平台时代
OpenAI在开发者日上投下重磅消息，宣布将通过Apps SDK将ChatGPT打造为第三方应用平台。此举意味着开发者将能直接在ChatGPT内部构建交互式应用和自主AI代理，这不仅将彻底改变用户与AI的互动方式，提升任务处理效率，更预示着一个全新AI应用生态的诞生。
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## AI “牧羊人” 上岗，首个羊产业大模型“苏武”发布
智慧农业再添新篇章。在第二十一届羊业发展大会上，西北农林科技大学陈玉林团队发布了全国首个羊产业垂直大模型 “苏武智慧养羊大模型V1.0”。该模型基于Qwen3架构自主研发，覆盖了羊产业的全品类与全链条，通过创新的算法架构，旨在以AI之力赋能传统养羊业，实现智慧养殖。
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## GPT-5 编程能力前瞻，OpenAI 推出 Codex Alpha 抢先体验
OpenAI已启动“Codex Alpha”抢先体验计划，正式邀请部分开发者在DevDay2025全面发布前，提前试用新一代的Codex模型及其强大功能。这标志着GPT-5在编程领域的巨大升级已近在眼前，开发者将有机会率先体验顶尖AI编程助手的未来形态。
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## 虚拟人不再“照本宣科”，Synthesia 3.0 推出可实时对话的视频代理
AI视频生成平台Synthesia发布了其3.0版本的重大升级，推出了革命性的“视频代理”功能。现在，平台生成的虚拟形象不再局限于播放预设脚本，而是能够与观众进行实时互动、对话、回答问题，甚至可以访问企业内部的专属信息库。这一突破极大地增强了虚拟人在企业培训和客户服务等场景中的真实感与实用性。
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## 阿里多模态模型再进化，Qwen-VL-30B-A3B挑战GPT-5-Mini
阿里巴巴在多模态领域再添力作，推出了两款拥有30亿参数的新模型Qwen3-VL-30B-A3B。新模型在数学推理、图像识别和视频处理等多个维度上均表现出卓越性能，其实力足以与GPT-5-Mini等业界顶尖模型相媲美，展示了其强大的技术竞争力。
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## 全球用户票选第一，腾讯混元图像3.0文生图能力登顶
实力无需多言，用户的选择就是最好的证明。在全球文生图模型竞技场LMArena的最新榜单中，腾讯混元图像3.0大模型凭借真实用户的投票，超越了包括顶尖闭源模型在内的26个全球竞争者，成功登顶。这一成绩有力地证明了其在实际应用中的优越性与受欢迎程度。
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## AI 化身“安全卫士”，Claude 4.5 漏洞发现能力实现飞跃
Anthropic公司的最新大型语言模型Claude Sonnet 4.5正在成为网络安全领域的一股新锐力量。该模型在软件漏洞发现率上实现了显著飞跃，达到5%，远超前代模型的2%。在CyberGym的网络安全实战测试中，Claude Sonnet 4.5展现了高效增强网络防御的强大能力，预示着AI将在未来的网络攻防战中扮演关键角色。
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## 挑战硬件边界，OpenAI 联手前苹果设计师打造颠覆性 AI 设备
OpenAI正与前苹果设计总监Jony Ive的工作室LoveFrom合作，共同打造一款颠覆性的AI硬件设备。据透露，该设备将具备主动学习能力，能像电影《她》中的AI伴侣一样，与用户进行流畅自然的对话，并无缝融入日常生活。尽管可能因计算瓶颈与隐私问题推迟发布，但其未来的产品形态可能包括无屏智能音箱、录音设备或可穿戴设备，远超现有智能音箱的体验。
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## 为AI芯片“降温”，微软测试微流控冷却技术
随着AI算力的飙升，数据中心的散热问题日益严峻。微软正在研发一种新型的微流控芯片冷却技术，旨在有效解决AI数据中心的散热难题。这项技术有望为AI基础设施的大规模部署扫清障碍，同时显著降低能源消耗，提高整体运行效率。
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每日AI资讯1007：平台化浪潮与模型能力新高度

> 导语：今日AI界风起云涌，谷歌DeepMind连发两款AI机器人系统，让机器人拥有了“思考”和处理复杂家务的能力。同时，GitHub Copilot CLI的公测预示着AI将深度融入开发者工作流，而OpenAI的GPT-5基准测试则揭示了其正逼近人类专家的水平。从数据隐私到内容授权，AI技术的应用边界与商业模式正在被重新定义。

## 谷歌AI化身家务好帮手 DeepMind新模型让机器人学会洗衣服

谷歌DeepMind发布了一款创新的机器人AI模型，它通过先进的深度学习和视觉识别技术，能够高效地识别衣物的颜色、材质及款式。这一突破显著提升了机器人的通用推理和家务处理能力，尤其在衣物分类方面表现出色，旨在将人们从耗时的家庭洗衣分类工作中解放出来，加速智能机器人融入日常生活的步伐。

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## 告别编辑器切换 GitHub Copilot CLI让AI进驻终端

GitHub Copilot CLI已正式进入公测阶段，这款工具将强大的AI编程助手直接引入到开发者的命令行界面中。它能够优化整个终端操作体验，全面支持代码编写、调试、重构与版本发布等流程。作为一个全能的AI代理，它能深刻理解代码上下文和GitHub生态系统，实现与本地开发的无缝同步，从而极大地提升了开发者在终端的工作效率。

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## 机器人学会“思考” 谷歌发布双AI机器人系统

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics项目，通过创新的协同模型，首次赋予了机器人在行动前进行“思考”的能力。该系统将生成式AI技术应用于动作指令的输出，彻底打破了传统机器人只能执行固定任务的局限。这项革命性的进展有望为机器人技术的发展开辟全新的道路，让机器人能应对更复杂的现实世界场景。

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## 滴滴AI助手“小滴”开启公测 智能规划出行方案

滴滴出行正式启动了其AI出行助手“小滴”的Beta v0.8版本公测。用户只需升级滴滴App，通过“AI叫车”功能并输入指定口令码即可体验。该助手能够智能理解用户的口语化需求，并结合实时路况与偏好，提供最多三个定制化的用车方案。它支持语音和文字双重交互，操作流程极为便捷。

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## GPT-5能力逼近人类专家 OpenAI最新基准测试揭示潜力

根据OpenAI发布的最新GDPval基准测试结果，GPT-5和Claude Opus 4.1在多个行业领域的专业能力已能媲美人类专家。尽管测试结果令人振奋，但报告同时指出，这些模型目前尚不具备立即完全取代人类工作的能力。企业高管们普遍对AI的巨大潜力表示乐观，但承认其实际落地应用仍需要时间来逐步推进。

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## 蚂蚁数科发布新隐私保护AI算法 推理速度提升超百倍

蚂蚁数科成功开发出名为Gibbon的全新框架，通过创新的安全机制，有效解决了跨机构联合建模中长期存在的“数据隐私保护”与“计算效率”难以兼顾的行业难题。该技术方案已获得ACM CCS和IEEE TDSC等国际顶尖学术会议的收录，标志着其在隐私计算领域的先进性和高度实用性获得了权威认可。

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## DeepSeek V3.1终结版发布 修复漏洞迎接V4新架构

DeepSeek近期发布了V3.1-Terminus版本，此版本的核心目标是大幅提升模型的稳定性。通过优化语言处理机制，新版本成功解决了此前存在的“极你太美”等异常及不当回复的顽固问题。这次更新被视为V3系列产品线的收官之作，预示着公司产品战略的重大转折，技术团队的重心将全面转向即将到来的V4新架构。

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## 谷歌推出数据公用MCP服务器 助力AI代理获取可靠数据

为了让AI代理能够更高效地获取和使用公开数据，谷歌推出了一款专用的MCP服务器。该服务器旨在帮助AI代理高效访问公开数据集，从而显著减少错误回答的概率，并提供可追溯来源的答案。它通过标准化的访问方式简化了数据使用流程，为开发更可靠的数据驱动型应用提供了坚实的基础。

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## Spotify重拳出击AI音乐乱象 推出行业标准标识系统

为应对AI音乐带来的版权和真实性挑战，Spotify更新了其AI音乐政策。新政策强制要求所有AI生成内容必须使用DDEX标准进行标记，并严厉禁止未经授权的语音克隆行为。此外，平台还将推出垃圾内容过滤器，并要求合作伙伴提交标准化的AI信息，以提高内容透明度，净化平台环境。

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## Databricks与OpenAI达成1亿美元合作 推动AI集成新篇章

数据分析巨头Databricks与OpenAI达成了一项价值1亿美元的长期合作协议。根据协议，OpenAI的先进模型将被原生集成到Databricks的数据智能平台中。此次合作预计将惠及超过两万家企业客户，显著提升它们在数据处理、高级分析及AI应用开发方面的能力，为数据分析和机器学习的发展注入新的动力。

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## AI付费元年或将开启 微软PCM定义内容交易新模式

微软最新推出的“新闻内容许可计划”（News Content licensing program）可能将定义下一代AI与内容创作的商业关系。该计划允许其AI产品（如Copilot）在合法使用出版商内容的同时，向内容创作者支付持续的费用补偿。这标志着AI从单纯的数据抓取向付费授权模式转变，可能开启一个全新的“AI付费”时代。

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## XTransfer发布自研外贸金融大模型TradePilot 2.0

时隔一年，XTransfer正式推出了其自研外贸金融大模型TradePilot的2.0版本。新版本在技术架构上进行了全面升级，旨在进一步提升其在跨境贸易金融服务领域的智能化和自动化能力，为用户提供更精准、高效的金融解决方案。

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## Agent加代码 打开AI开发新范式

当前，企业级AI正在经历一场深刻的变革，从过去“外挂式”优化局部业务的单点工具，转向与业务流程更深层次的整合。这种“Agent+Code”的新范式旨在解决目前企业中普遍存在的工作流程割裂、数据协同困难以及智能应用落地难等核心瓶颈，推动AI在企业内部发挥更大的价值。

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