近日，诺贝尔奖得主、美国华盛顿大学教授大卫·贝克（David Baker）和团队再次将 AI 成果送上 Nature，他们开发出一种基于 AI 的蛋白质结构生成模型 RFdiffusion，能在指定病毒表面特定表位的情况下，辅助人类从头设计出能够与之结合的抗体结构。
机器之心报道 编辑：Panda 刚刚，OpenHands 开发团队发布了一篇新论文，正式宣布广受欢迎的软件开发智能体框架 OpenHands （GitHub star 已超 6.4 万）中的智能体组件
今年是 AI 大模型的落地关键年。大模型技术在快速进步，但行业落地仍面临三大痛点：开发门槛高、场景碎片化、端侧能力有限。结合 AI 能力与云计算，在 CGC2025 大会上，华为云提出的 Versatile 智能体平台与 CloudDevice 云终端协同，正致力于破解这些难题。
正好上周（10月27日），MiniMax 公司发布了[2] M2 模型，代表了国产大模型的最新水平。我就想，可以测测它的实战效果，跟智谱公司的 GLM 4.6 和 Anthropic 公司的 Claude Sonnet 4.5 对比一下。毕竟它们都属于目前最先进的编程大模型，跟我们开发者切身相关。
Kuyda 和她的团队开始痴迷于一个比喻：当前的聊天机器人相当于 AI 界面的 MS-DOS 时代，而将会出现某种类似 Windows 或 MacOS 的时刻。Wabi不是另一个代码生成工具，也不是开发者的辅助工具，而是一个真正面向大众市场的消费产品，专为非技术人员设计。
如今，一位软件工程师 Teja Kusireddy 用数据扯开了这场“繁荣”背后的部分真相。他对 200 家 AI 公司进行了逆向工程、反编译代码，并追踪 API 调用，发现许多号称“颠覆性创新”的公司，其核心功能仍依赖第三方服务，只是在外层多套了一层“创新”的壳。市场宣传与实际情况之间的差距令人震惊。
生成式AI技术的成熟，让智能编程逐渐成为众多开发者的日常，然而一个大模型API选型的“不可能三角”又随之而来：追求顶级、高速的智能（如GPT-4o/Claude 3.5），就必须接受高昂的调用成本；追求低成本，又往往要在性能和稳定性上做出妥协。开发者“既要又要”的正义，谁能给？
寒武纪成立的初衷是为「人工智能的大爆发」提供底层算力支持，不仅要硬件算力强大，更要软件通用、易用。寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare，让用户与开发者能够跨越不同的寒武纪硬件和应用场景，降低上手难度，提升开发效率，快速迁移与部署AI应用。
最开始，我们 CTO 计划选择 Coze，但查了下，Coze 整个项目还是比较大，而且后端是 Golang 编写的。我考虑了下，估计后续维护和开发对于中小团队来说比较吃力。各种权衡之后，我们选择了科大讯飞的 Astron Agent。主要原因有两个：
在上海，“AI+游戏”的浪潮得到了最新证明。从《恋与深空》到LOL，技术论道的背后，开发者们正在用AI创造全新的世界。下面就让我们将目光转向2025 Unity开发者大会，看看AI+游戏又会碰撞出怎么的火花：
