Ubuntu设计团队成员David Siegel谈为啥Ubuntu的界面那么丑：
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蚁工厂的文章
MIT公开课：多模态人工智能 地址：mit-mi.github.io/mmai-course/spring2026/ 目前课件、视频讲座、参考资料都已在课程主页上公布了 “人工智能（AI）在提升数字生产力、改善与物理世界的交互、促进整体福祉以及丰富人类体验方面具有巨大潜力。为了真正发挥 AI 的影响力，这些系统需要建立在多种真实世
MIT公开课：多模态人工智能
地址：mit-mi.github.io/mmai-course/spring2026/
目前课件、视频讲座、参考资料都已在课程主页上公布了
“人工智能（AI）在提升数字生产力、改善与物理世界的交互、促进整体福祉以及丰富人类体验方面具有巨大潜力。为了真正发挥 AI 的影响力，这些系统需要建立在多种真实世
GPT6 Astra 发布了。接下来必须要PUA下国产厂商了具备不少于Astra
GPT6 Astra 发布了。接下来必须要PUA下国产厂商了具备不少于Astra
GPT6 Astra 发布了。 接下来必须要PUA下国产厂商了 具备不少于Astra 90%能力，价格只有四分之一的Kimi 具备不少于Astra 85%能力，价格只有十分之一的GLM 具备不少于Astra 80%能力，价格只有百分之一的DeepSeek 具备不少于Astra 75%能力，但能在单机跑的Qwen 哪个都行，快点来吧。[二哈]
GPT6 Astra 发布了。
接下来必须要PUA下国产厂商了
具备不少于Astra 90%能力，价格只有四分之一的Kimi
具备不少于Astra 85%能力，价格只有十分之一的GLM
具备不少于Astra 80%能力，价格只有百分之一的DeepSeek
具备不少于Astra 75%能力，但能在单机跑的Qwen
哪个都行，快点来吧。[二哈]
官方教程：从零手搓SGLang地址：github.com/datawhalech
官方教程：从零手搓SGLang地址：github.com/datawhalech
华为穿戴2026上半年全球出货第一华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦
华为穿戴2026上半年全球出货第一华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦
#华为穿戴2026上半年全球出货第一#华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦~ 手表这种设备，因为界面可操作的空间太小，有个智能的AI助手还是很重要的。 特别是这次WATCH 6的健康功能升级，能收集的生理指标多了，直接给出一堆数据用户也不知道自己身体到底咋样。结合数据给出综合评价就很考验手表接入的大模
#华为穿戴2026上半年全球出货第一#华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦~
手表这种设备，因为界面可操作的空间太小，有个智能的AI助手还是很重要的。
特别是这次WATCH 6的健康功能升级，能收集的生理指标多了，直接给出一堆数据用户也不知道自己身体到底咋样。结合数据给出综合评价就很考验手表接入的大模
鸿蒙7来了。鸿蒙终端设备数量突破8500万不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500
鸿蒙7来了。鸿蒙终端设备数量突破8500万不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500
鸿蒙7来了。#鸿蒙终端设备数量突破8500万#不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500万了。 看升级里蛮有意思的一个点，是鸿蒙7还针对AI安全做了专门的工作～这个在Agent时代可太重要了。控制AI能做什么、知道AI做了什么，让AI行为可知可控。 另一个和AI相关的升级，是方舟引擎引入了性能大模型，可以根据用
鸿蒙7来了。#鸿蒙终端设备数量突破8500万#不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500万了。
看升级里蛮有意思的一个点，是鸿蒙7还针对AI安全做了专门的工作～这个在Agent时代可太重要了。控制AI能做什么、知道AI做了什么，让AI行为可知可控。
另一个和AI相关的升级，是方舟引擎引入了性能大模型，可以根据用
Hy4 preview升级了一个版本，优化了“复杂任务下的长思考、过度自我验证”等问题
Hy4 preview升级了一个版本，优化了“复杂任务下的长思考、过度自我验证”等问题
![Tibo会一点中文[二哈] （团队里应该很多华人吧） ](https://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/9df1c902b3f4fb634bd8676624bb46fc.jpg)
Tibo会一点中文[二哈] （团队里应该很多华人吧）
Tibo会一点中文[二哈] （团队里应该很多华人吧）
一个专门用来写剧本的skill： 地址：github.com/jtydhr88/screenwriting-skills/ 这个skill 把 19 本编剧/戏剧理论书籍（中、美、日）加上两套大师作品全集（契诃夫戏剧全集、小津安二郎剧本集）提炼成的 12 个 Claude Code skill。 作者为了验证这个skill的有效性做了受控对比实验，下为作者的介绍：
一个专门用来写剧本的skill：
地址：github.com/jtydhr88/screenwriting-skills/
这个skill 把 19 本编剧/戏剧理论书籍（中、美、日）加上两套大师作品全集（契诃夫戏剧全集、小津安二郎剧本集）提炼成的 12 个 Claude Code skill。
作者为了验证这个skill的有效性做了受控对比实验，下为作者的介绍：
微软开源了tgrep，采用三字符索引与客户端/服务器架构的超大型代码库高速正则搜索工具 地址：github.com/microsoft/tgrep grep、ripgrep 等工具每次搜索都要扫描全部文件，在十万文件以上的单体仓库中会非常缓慢。tgrep 预先建立三字符索引，使搜索只需读取可能匹配的少量文件。启动一次服务器，此后
微软开源了tgrep，采用三字符索引与客户端/服务器架构的超大型代码库高速正则搜索工具
地址：github.com/microsoft/tgrep
grep、ripgrep 等工具每次搜索都要扫描全部文件，在十万文件以上的单体仓库中会非常缓慢。tgrep 预先建立三字符索引，使搜索只需读取可能匹配的少量文件。启动一次服务器，此后
#AI手机哪些功能最实用# 豆包手机二代定档9月16日了。一代我也还没用过。要说功能的话感觉的话就是通话录音+转文本、自动生成待办事项之类？不知道用过一代的大佬们有什么具体场景没。 一些每天必做的手机操作，比如点外卖或者打车订票啥的，虽然可以交给AI但还是习惯性的自己做~怕AI给自己乱花钱。。
#AI手机哪些功能最实用#
豆包手机二代定档9月16日了。一代我也还没用过。要说功能的话感觉的话就是通话录音+转文本、自动生成待办事项之类？不知道用过一代的大佬们有什么具体场景没。
一些每天必做的手机操作，比如点外卖或者打车订票啥的，虽然可以交给AI但还是习惯性的自己做~怕AI给自己乱花钱。。
技术博文：推测解码：它如何演进、何时保持无损，以及下一步走向何方 地址：neurips2026-speculative-decoding.vercel.app/ 大语言模型通常逐 token 生成文本，每生成一个 token 都要运行一次目标模型，因而解码速度受到串行过程限制。推测解码让较小的“草稿模型”先提出一组候选 token，再由目标模
技术博文：推测解码：它如何演进、何时保持无损，以及下一步走向何方
地址：neurips2026-speculative-decoding.vercel.app/
大语言模型通常逐 token 生成文本，每生成一个 token 都要运行一次目标模型，因而解码速度受到串行过程限制。推测解码让较小的“草稿模型”先提出一组候选 token，再由目标模
![Codex 里一项实验性的上下文管理方式，也不只适用于Astra，其他模型也能用。
在 ~/.codex/config.toml：
[features.context_management]
experimental_mode = true ](https://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/106234d083069e9b84f9b7439becc8f3.jpg)
Codex 里一项实验性的上下文管理方式，也不只适用于Astra，其他模型也能用。 在 ~/.codex/config.toml： [features.context_management] experimental_mode = true
Codex 里一项实验性的上下文管理方式，也不只适用于Astra，其他模型也能用。
在 ~/.codex/config.toml：
[features.context_management]
experimental_mode = true
有趣的研究
有趣的研究
如果你只有一张5090，想要在本地跑Qwen3.8 27B的，可以试试ninfer这个项目 地址：github.com/Neroued/ninfer 这是个专门为单张5090跑Qwen3.8 27B优化的推理引擎。最高用NVFP4、8 并发可以跑到766.6 tok/s 。
如果你只有一张5090，想要在本地跑Qwen3.8 27B的，可以试试ninfer这个项目
地址：github.com/Neroued/ninfer
这是个专门为单张5090跑Qwen3.8 27B优化的推理引擎。最高用NVFP4、8 并发可以跑到766.6 tok/s 。
# 用代码的方式思考 Aishwarya Goel *2026 年 9 月 5 日* 过去几个月，我一直很享受做一些小型编程题：循环、条件判断、伪代码、调试——这些东西，对于那些真正学过编程的人来说，大概很多年前就已经熟练到几乎意识不到它们的存在了。 但我没想到的是，这件事竟然极大地改变了我现在使用编程 Agent 的方式。 现在有一种很流行的观点：LLM 的出现，让学习编程变得没那么重要了。 如果我们所说的“编程”，指的是记住语法，那我觉得这确实是真的。我越来越不需要准确记得某件事在 Python 里到底该怎么写。模型生成代码的能力，已经远远超过了大多数普通人实际会需要达到的水平。
# 用代码的方式思考
Aishwarya Goel
*2026 年 9 月 5 日*
过去几个月，我一直很享受做一些小型编程题：循环、条件判断、伪代码、调试——这些东西，对于那些真正学过编程的人来说，大概很多年前就已经熟练到几乎意识不到它们的存在了。
但我没想到的是，这件事竟然极大地改变了我现在使用编程 Agent 的方式。
现在有一种很流行的观点：LLM 的出现，让学习编程变得没那么重要了。
如果我们所说的“编程”，指的是记住语法，那我觉得这确实是真的。我越来越不需要准确记得某件事在 Python 里到底该怎么写。模型生成代码的能力，已经远远超过了大多数普通人实际会需要达到的水平。
最近常用的一个开源项目用了这样一种方式：发布的时候同时发布了一个配套的skill。 让AI学习这个Skill后，该项目的安装、操作、甚至是维护都可以交给AI来完成了。 项目也自带了管理控制界面，但我很少用了都是直接让AI操控。甚至哪里不满足需求了直接让AI改代码。。很好用。 不知道会不会是以后的趋势
最近常用的一个开源项目用了这样一种方式：发布的时候同时发布了一个配套的skill。
让AI学习这个Skill后，该项目的安装、操作、甚至是维护都可以交给AI来完成了。
项目也自带了管理控制界面，但我很少用了都是直接让AI操控。甚至哪里不满足需求了直接让AI改代码。。很好用。
不知道会不会是以后的趋势
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