氛围编程，正批量制造「AI保姆」。一位15年资深开发者，为赶工用AI编程，结果bug成山不得不推翻重来，痛哭半小时。如今，一种全新职业「氛围编程清理专家」冲上了热榜。
日前，在 2025 Inclusion・外滩大会上，蚂蚁集团发布了全球首个智能眼镜可信连接技术框架 ——gPass。该技术具备「安全、交互、连接」三大核心能力，致力于实现 AI 眼镜与智能体之间安全、可信、即时信息交互，为用户打造自然无感的服务体验，同时构建起面向眼镜厂商和开发者的安全 AI 数字服务生态。
为应对这些挑战，来自华为诺亚方舟实验室，德国达姆施塔特工业大学，英国伦敦大学学院，帝国理工学院和牛津大学的研究者们联合推出了 Ark —— 一个基于 Python 的机器人开发框架，支持快速原型构建，并可便捷地在仿真和真实机器人系统上部署新算法。
见过省电的模型，但这么省电的，还是第一次见。 在 《自然》 杂志发表的一篇论文中，加州大学洛杉矶分校 Shiqi Chen 等人描述了一种几乎不消耗电量的 AI 图像生成器的开发。
Cursor Tab 是 Cursor 的核心功能之一，它通过分析开发者的编码行为，智能预测并推荐后续代码，开发者仅需按下 Tab 键即可采纳。然而，它也面临着一个 AI 普遍存在的难题：「过度热情」。有时，它提出的建议不仅毫无用处，甚至会打断开发者的思路。
探测宇宙深处的时空涟漪引力波，AI也派上用场了。谷歌DeepMind、LIGO（激光干涉仪引力波探测器）团队和GSSI（格兰萨索科学研究所）合作开发的Deep Loop Shaping技术，将引力波探测的低频降噪能力拉到了新高度。
智能体（Agent）时代，工具已不再只是传统 API 或函数接口的简单封装，而是决定智能体能否高效完成任务的关键。 为了让智能体真正释放潜力，我们需要重新思考工具开发的方式。传统软件开发依赖确定性逻辑，而智能体是非确定性的，它们在相同输入下可能产生不同输出，这意味着为智能体设计工具需要新的范式。
AI 开发复杂软件的时代即将到来？
作为一名有着8年全栈开发经验的技术人员，我最近接手了一个具有挑战性的项目：为某中型服装电商平台开发一套智能商品推荐系统。该系统需要在2个月内完成，包含以下核心功能：
在现代科学中，几乎所有领域都依赖软件来进行计算实验。但开发这些专用的科学软件是一个非常缓慢、乏味且困难的过程，开发和测试一个新想法（一次“试错”）需要编写复杂的软件，这个过程可能耗费数周、数月甚至数年。
