亚马逊最近发布了Kiro IDE，网址是 https://kiro.dev 。这是他们自己的开发平台，设计理念很明确：让Vibe编程应用能够顺利进入生产环境。这听起来简单，但实际上是当今大多数Vibe编程平台都还没解决的核心问题，原型很炫酷，但距离真正可用的生产系统总是差那么一截。
你是不是也有过这样的经历：写了几个prompt，很快就构建出一个能运行的应用程序，感觉像变魔术一样。但当你真正想要将它部署到生产环境中时，却发现困难重重。而擅长Spec-Driven Development（以需求为导向的开发）的Kiro，就是这些问题的正解。
边缘-云协同计算通过整合边缘节点和云端资源，解决了传统云计算的延迟和带宽问题，推动了分布式智能和模型优化的发展。最新综述论文系统梳理了ECCC的架构设计、模型优化、资源管理、隐私安全和实际应用，提出了统一的分布式智能与模型优化框架，为未来研究提供了方向，包括大语言模型部署、6G整合和量子计算等前沿技术。
AI技术门槛降低，催生新独立开发者浪潮：大厂产品经理、青年创业者等个体借力AI（如GPT、编程助手）快速实现创意、开发产品（如情绪应用、MBTI工具），通过自媒体/付费社群/产品营收实现自由职业，追求创造性生活。
在上一篇关于子模优化与多样化查询的文章发表后，我们收到了来自圈内很多积极的反馈，希望我们能多聊聊子模性（submodularity）和子模优化，尤其是在信息检索和 Agentic Search 场景下的更多应用。
家人们，先来开个脑洞： 一款功能贼复杂、UI 巨精美的 macOS 应用，从一个空文件夹到上架 App Store，只花了一周。
反思技术因其简单性和有效性受到了广泛的研究和应用，具体表现为在大语言模型遇到障碍或困难时，提示其“再想一下”，可以显著提升性能 [1]。然而，2024 年谷歌 DeepMind 的研究人员在一项研究中指出，大模型其实分不清对与错，如果不是仅仅提示模型反思那些它回答错误的问题，这样的提示策略反而可能让模型更倾向于把回答正确的答案改错 [2]。
2025年，某头部AI情感陪伴应用的增长预算，砍了近90%。
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）和扩散 Transformer（DiT）在视频生成领域的广泛应用，AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型，已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容，为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。
3月份，我在线下分享过办公软件的一个大趋势——未来，每个人的应用使用界面将只保留一个或极少数几个。现在，如果企业同时运行着20个软件，需要分别登录这20个应用进行相应的任务操作。而AI正在让使用界面和操作界面实现分离。以后，用户只需停留在一个高频应用界面，就能让Agent在背后完成绝大部分跨应用操作，人类只需等待执行结果。
