错过这个入口,你的 Gemini 体验落后一个版本
更多动态
别再只用 AI 补全代码了,AI 智能体正接管全流程开发
TRAE SOLO 正式版已全量上线,核心是“双核智能体”架构,目标是从 0 到 1 交付、并搞定 1 到 N 的复杂迭代。 1️⃣ 双核智能体协同: ◦ SOLO Builder:处理 0 到 1 的快速原型或 MVP 交付。 ◦ SOLO Coder (新增):专攻 1 到 N 复杂迭代、代码重构、Bug 修复,能智能调用多个 Sub-Agent 协作。 2️⃣ 真·多任务并行: ◦ 全新三栏布局,左侧任务列表可随时切换不同项目,上下文独立保存不丢失,开发节奏更流畅。 3️⃣ 关键升级: ◦ 上下文压缩:长链交互时自动压缩冗余数据,提升模型效果并显著节省成本。 ◦ 代码变更可视化:AI 每一步修改都实时展示,过程透明可控。 ◦ 集成工具面板:内置 Vercel, Supabase, Stripe 等,降低切换成本。 4️⃣ 核心差异: ◦ 对比 Cursor/Copilot 停留在 IDE 插件增强,SOLO 是一个独立的 AI 开发中枢。 ◦ 它真正解决了 1 到 N 的复杂工程维护问题,而不只是 0 到 1 的启动。 官网: https://www.trae.ai/solo #AI编程 #AI智能体 #开发工具 #TRAESOLO #AIAgent
让 SIMA 2 成为你的 AI 游戏代练
DeepMind 新 AI,整合 Gemini,在 3D 游戏里自主学习、规划并执行,不再只是“按指令行动”。 🔹 什么是具身智能? AI 像真人玩家,只“看”屏幕和“操作”键鼠,不依赖游戏 API。它能理解“🪓+🌲” emoji 组合背后的“砍树”意图。 🔹 核心技术 (Dev 关注): 1️⃣ 推理中枢:Gemini 2.5 flash-lite 驱动,端到端响应 < 200ms。 2️⃣ 关键指标:训练过的游戏任务成功率 65% (接近人类 75% 基准)。 3️⃣ 自我改进:革命性的三步学习循环(AI 生成任务 → 奖励模型评分 → 反馈迭代),无需额外人类标注。 🔹 关键突破: SIMA 2 能在《山羊模拟器 3》这种物理混乱的环境中发现新玩法,甚至能在 Genie 3 实时生成的全新世界中自主学习。这种跨环境的“概念迁移”和“自主迭代”能力,是通向 AGI 和物理世界机器人的重要一步。 参考资料:https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/ #AI代理 #具身智能 #DeepMind #Gemini #AGI
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B,原生多模态,主推长程智能体,全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token,Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL,把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理,prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。

商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数,堆"层数"。32 层解码器,中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算,只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72,超 Qwen3.5-27B;Terminal Bench依旧落后。
