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制糖工厂发布AI小电拼Mirror,支持AI Agent原生接入

制糖工厂CANDYSIGN发布新一代AI小电拼Mirror,采用4C1A五口设计,支持160W持续输出,所有USB-C口均支持140W盲插。该产品基于SDC架构与MCP协议,可接入OpenClaw、Claude Code等AI Agent,通过自然语言控制充电策略、端口开关、功率分配等。正面配备0.5寸OLED琥珀屏,显示实时功率与设备状态。兼容小米120W澎湃秒充等19种协议,搭载CanOS 2.0如意系统与OTW云桥架构,支持固件升级。延续可拼拆设计,合体为桌面中枢,拆分后为随行充。产品定位从多口快充延伸为可被AI调用的能源节点,为多设备用户提供智能充电管理。 #制糖工厂 #AI小电拼 #充电器 #AI #智能硬件 #科技新闻 #CANDYSIGN #快充
LLM作为评判者

一项由Junjie Chen等学者提交的论文提出了一种针对长文本输出评估的LLM裁判基准。该研究旨在系统性地测试大语言模型在担任长文本质量评判者时的表现,通过设计标准化测试集与评估指标,衡量LLM评判的可靠性、一致性与偏差。论文分析了不同类型长文本(如摘要、报告、创作)的评判难度,并揭示了当前LLM在长文本评估中的局限性,为未来开发更精准的自动评估工具提供了参考方向。 #LLM #AI #长文本评估 #基准测试 #论文
英国监管机构裁定

英国竞争与市场管理局(CMA)发布新规,要求谷歌赋予在线出版商更多控制权,允许其选择不让网站内容出现在谷歌的AI搜索功能(如AI Overviews)中,并禁止谷歌将这些内容用于“微调”其AI模型。这一裁决旨在平衡搜索引擎与内容创作者之间的利益,防止出版商的内容被无偿用于训练和增强谷歌的AI系统。出版商此前抱怨,谷歌的AI搜索摘要直接抓取并整合网站信息,导致用户无需点击原文,从而减少了出版商的流量和广告收入。CMA的新行为准则将强制谷歌提供明确的退出机制,并确保出版商的选择得到尊重。此举可能对全球AI搜索生态产生示范效应,引发其他监管机构跟进。 #英国 #谷歌 #AI搜索 #出版商 #监管 #CMA #AI模型 #数据保护
Cognizant CEO 反驳 AI 导致岗位消失论,去年已招聘超 2 万毕业生

针对此前 OpenAI 和 Anthropic 高管关于 AI 将淘汰初级白领岗位的警告,Cognizant 首席执行官 Ravi Kumar S. 在《财富》COO 峰会上直言这是“恐吓营销”。他领导的这家拥有 35 万员工的企业,去年已招聘 2 万名应届毕业生,并计划在 2026 年进一步扩大招聘规模。Kumar 指出,AI 不会消灭工作,而是重塑就业结构:前端和后端岗位需求增加,中间层将被 AI 压缩。他同时批评将 token 消耗量作为生产力衡量标准是“虚荣指标”,认为企业应转向以成果为导向的付费模式。Cognizant 正推行 AI Builder 战略,新设前沿认证工程师和前沿业务运营官职位,且不要求技术背景,历史、生物、人力资源等专业毕业生均可胜任。 #AI #就业 #Cognizant #科技趋势 #人才战略 #生产力 #数字化转型
神雲科技在COMPUTEX 2026推出多元化AI解决方案,首发52U液冷机柜

在台北国际电脑展COMPUTEX 2026上,神雲科技展示了面向AI全生命周期的整机柜解决方案,涵盖模型训练、推理及检索增强生成等场景。该公司推出52U液冷机柜与一站式整合方案,旨在应对代理式AI浪潮带来的空间、算力与能源挑战。神雲科技总经理黄承德表示,通过生态系合作,整合高性能AI平台与软硬件资源,为现代数据中心提供灵活、开箱即用的端到端AI方案,助力生成式AI落地。 #COMPUTEX2026 #神雲科技 #AI解决方案 #液冷机柜 #代理式AI #数据中心 #高性能计算 #科技新闻
Spring 创始人 Rod Johnson 再创业,推出企业 AI Agent 框架 Embabel

Spring 框架创始人 Rod Johnson 近日携开源框架 Embabel 重返一线,该框架旨在将 LLM 融入可控、可解释、可审计的企业业务流程。他在访谈中直言,这可能是“最后一代由人类亲自选择的框架”,未来技术选型将更多由 AI 工具自动决定。Johnson 还批评了“用 Python 重写一切”的潮流,认为企业 AI 应用应基于原有语言(如 Java),而非强行切换技术栈。他本人用 Kotlin 编写 Embabel 核心,但确保对 Java 用户无缝兼容。Johnson 强调,开发者应专注于独特价值创造,而非重复编码,即便代码由 AI 代写,掌控权仍在人手中。 #Spring #RodJohnson #Embabel #AI框架 #企业AI #Java #Kotlin #开源 #AIAgent #技术趋势
谷歌Gemini 3.5 Flash体验割裂

近期,谷歌Gemini 3.5 Flash被宣传为六边形战士,但实际使用中用户普遍感到体验别扭。虽然模型能力仍属第一梯队,但日常使用频繁出现降智现象:同一道题回答时好时坏,最后一步常犯低级错误;图片生成功能时灵时不灵,甚至突然自称“纯文本模型”。更令用户不满的是,谷歌悄然修改了会员订阅规则,从固定消息数改为基于计算资源的配额,视频、图片、深度研究等所有功能共享额度,生成一个视频可能消耗1/3额度,修改则需1/2,导致额度迅速耗尽。此外,备受期待的Agent功能Gemini Spark仅限Ultra订阅用户使用,月费高达99.99-199.99美元,而OpenAI同类功能仅需20美元。尽管API定价看似便宜,但实际完成Agent任务需近50轮对话,总成本反而比竞品高数倍。用户普遍反映,谷歌宣传的能力上限与日常体验存在巨大落差,免费用户更是遭遇集体降智,怀念半年前每天50次Pro交互的慷慨。 #谷歌 #Gemini #AI #大模型 #用户体验 #收费争议 #降智 #Agent
AI不会取代你的DevOps管道,但会暴露其脆弱本质

AI工具在DevOps领域最宝贵的贡献并非自动化,而是诊断能力。当团队将CI/CD配置、Runbook和事故复盘输入大语言模型进行分析时,得到的不是魔法般的管道,而是一面令人不安的镜子。脆弱的管道依赖隐性知识:团队成员知道部署任务在邮件通知前会静默重试三次,或测试环境健康检查存在虚假信息——这些知识散落在Slack对话和脑海中,而非工具文档里。AI在缺乏上下文时无法直接生效,它会追问本应已知的答案,暴露出文档和可观测性的缺口。通过向AI输入管道配置和近期事故摘要,要求识别未记录的单点故障、隐含假设、警报缺口及静默失败点,团队将直面那些早已察觉却未记录的问题。将AI当作管道自动化层的团队会失望,而将其作为运营清晰度催化剂的组织将领先——真正的智能来自对管道更深刻的理解。如果你的DevOps实践无法清晰描述到让LLM理解,那不是AI的问题,而是长期存在的文档与可观测性债,AI只是不再让你忽视它。 #AI #DevOps #CI/CD #大模型 #运维 #软件工程 #技术债
数据驱动AI成新范式

数据驱动人工智能(Data-Centric AI)正成为新兴研究范式,其核心在于通过系统化、规模化地优化数据来构建高效可靠的AI系统。这一范式与以往聚焦于模型改进的“模型驱动AI”形成互补。过去数十年,AI研究与实践多侧重提升模型性能,但数据数量与质量对系统效果的影响常被忽视。由吴恩达推动的数据驱动AI强调开发方法、工具与最佳实践,以系统性设计数据集并优化数据质量,而非简单增加数据量。该范式汇聚机器学习、数据工程、信息系统等多领域研究者,对AI系统开发方式产生深远影响。本文面向商业与信息系统工程领域,定义关键术语,对比两种范式特征,并提出数据驱动AI的框架,同时探讨其对BISE社区的长期意义。 #数据驱动AI #人工智能 #机器学习 #数据工程 #BISE #模型驱动AI #数据质量 #吴恩达 #AI系统
微软与Unsloth AI合作,推动本地大模型在Windows上运行

人工智能初创公司Unsloth AI宣布与微软达成合作,旨在让开发者能够在Windows设备上直接运行本地大语言模型。微软方面同步公布了Aion 1.0计划,该计划将升级Windows端侧AI平台能力,并围绕芯片生态进行优化。业界分析认为,这一合作降低了非机器学习开发者的使用门槛,解决了此前本地模型安装复杂、操作困难的核心痛点。目前,已有开发者成功在Apple Neural Engine上运行微软新发布的小模型Aion Instruct,显示跨平台本地化部署趋势正在加速。 #微软 #UnslothAI #本地模型 #AI #Windows #开发者 #大模型 #端侧AI