大语言模型（LLM）虽已展现出卓越的代码生成潜力，却依然面临着一道艰巨的挑战：如何在有限的计算资源约束下，同步提升对多种编程语言的理解与生成能力，同时不损害其在主流语言上的性能？
当机器人也开始找人代班，当一个人类操作一个机器人「入侵」你的生活，你会允许吗？
这次不仅发布自研编码模型Composer，还重构了IDE交互逻辑，可以最多8个智能体同时跑，早期测试和开发者都说Cursor 2.0真的太快了。Composer的速度是同等模型的4倍。Cursor说这是一款专门为低延迟智能编码打造的模型，大部分任务都可以在30秒以内完成。
“很正确，无比正确” 当我们问起阿里巴巴 Qoder[1] （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。
医疗机构选择AI，只看这三点。很长时间里，医疗始终被认为是新兴技术应用里最难啃的阵地。 就拿医疗数字化来说，就走得极为不容易。在当下7400亿美元的美国医疗管理支出中，IT 预算仅占630亿美元。
杨红霞要走一条和阿里、字节截然不同的模型训练之路。
具身智能赛道的想象力，远比眼前的机器人要辽阔。
最近，一个视频在推上传疯了。
微软 AI 首席执行官穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）正试图走一条微妙的路线。
AI泡沫，比互联网泡沫还危险？投资人都在装作看不见？
