不会使用AI的工程师就会落后。一位工程师小哥科尔顿·沃奇，说看到这类观点引发了自己巨大的精神焦虑。幸好他是一个持怀疑态度的人，测试完一堆AI开发工具后，发现也就那么回事。
全栈开源生态系统：涵盖Agent框架（MiroFlow）、模型（MiroThinker）、数据（MiroVerse）和训练基础设施（MiroTrain / MiroRL）的全栈开源方案，所有组件和流程均开放共享，便于学习、复用与二次开发。
如果你真的想进入深度的 vibe coding 状态，让 AI 发挥最大潜力，这种随时准备接管的心态反而会成为阻碍。人类开发者的干预时机和直接下场写代码的时候越少，最终呈现出的效率和效果反而越好。
互联网技术的发展极大地便利了我们的生活，但许多网络任务重复繁琐，降低了效率。为了解决这一问题，研究人员正在开发基于大型基础模型（LFMs）的智能体——WebAgents，通过感知环境、规划推理和执行交互来完成用户指令，显著提升便利性。香港理工大学的研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结了WebAgents的代表性方法，全面梳理了相关研究进展。
一起给GPT5上上强度吧！ 我相信它的参数、API、纸面实力已经被扒得差不多了，所以接下来的内容先会分为总结篇，把system card、发布会、OpenAI自家技术博客、奥特曼私下说的信息做个全篇，然后从编程、写作、多模态、PPT等等给GPT犁一边，最后再总结一下GPT-5后续的一些开发计划啥的，Here we go!
当前，大型语言模型（LLM）在软件工程领域的应用日新月异，尤其是在自动修复 Bug 方面，以 SWE-bench 为代表的基准测试展示了 AI 惊人的潜力。然而，软件开发远不止于修 Bug，功能开发与迭代才是日常工作的重头戏。
众所周知，大型语言模型的训练通常分为两个阶段。第一阶段是「预训练」，开发者利用大规模文本数据集训练模型，让它学会预测句子中的下一个词。第二阶段是「后训练」，旨在教会模型如何更好地理解和执行人类指令。
在人工智能技术浪潮的席卷下，AI在编程领域的应用正以令人目眩的速度演进，深刻改变着软件开发行业的固有格局。
FlowSpeech的开发初衷源于一个感人故事。一位年过八旬的美国老人因长期病痛失去说话能力，但通过AI工具ListenHub继续与他人分享自己的人生经历。这个真实案例启发了开发团队，促使他们研发出专门针对书面语向口语转换的TTS技术解决方案。
大部分现有的文档检索基准（如MTEB）只考虑了纯文本。而一旦文档的关键信息蕴含在图表、截图、扫描件和手写标记中，这些基准就无能为力。为了更好的开发下一代向量模型和重排器，我们首先需要一个能评测模型在视觉复杂文档能力的基准集。
