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待评分 · 分类列表推荐UUdacity AI学院教育与语言Udacity AI 学院是人工智能课程与学习路径入口，涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及 AI 产品管理，可按基础和目标选择课程与项目训练。
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2026-11-06
沿着时间，追踪变化2026-11-05
沿着时间，追踪变化22:34
清华博士开算力工厂，喜提29个亿
来源：图虫 记者丨何己派 鄢子为 编辑丨鄢子为一位清华博士，离敲钟近了一步。10月末，袁进辉创立的硅基流动，赴港上市备案状态为“已接收”，意味着材料交上去了，开始走流程。2023年，袁离开美团，再度创业，当中间商，把词元（Token）当“水电”卖。现在，他站上风口。“国产开源模型，在2025年底解锁Coding和Agent能力，今年市场火爆。”袁进辉在朋友圈表示。在硅基流动，日均词元吞吐量，从2024年12月的478亿次，涨到2026年4月的5785亿次，一年多时间，暴增11倍。袁进辉居于中间层，本缺少核心的资源卡位，就靠手艺挣钱，今年已喜提融资29亿元。一位AI领域从业者向《21CBR》分...
13:05
2026-11-03
沿着时间，追踪变化13:54
AI产品必须随时做好“死”的准备
10月29日，字节跳动扣子团队挂出一则公告扣子企业版，将分阶段停止新售，最迟于2027年12月31日全面下线。去年还红极一时的“扣子”，时隔短短一年，竟然不香了。无独有偶，跟扣子功能类似的腾讯元器，也宣布停服，而且鹅厂停得更快更彻底，下周一就完全关停。一个分阶段，一个下周一，体面程度不同，结局都一样。扣子企业版和腾讯元器的退场，说明“人人搭智能体”的需求已经迅速退潮用户与其自己搭建一个半吊子智能体，还不如选择一个功能强大的通用智能体。甚至，这种选择还挺多，多到应接不暇。模型迭代越来越快，通用智能体也越卷越能干，夹在中间的搭建平台，处境自然越来越鸡肋。直接交代任务就能拿到结果，谁特么还愿意先...
2026-10-27
沿着时间，追踪变化18:19
16:49
Manus，刚刚悄悄发布了自己的 2.0 宣言
10 月 26 日，Manus 联合创始人、产品合伙人张涛（网名 HideCloud）最近在自己的公众号「潜云思绪」写了一篇长文，标题叫《用 Manus 改造 Manus》。 文章开头是一个让他印象很深的画面。他给工程师提了几条需求和 Bug，过一会儿去看进展，发现对方电脑上开着一排 Codex 和 Manus 的 Session。随便点开一个，输入就是他刚在 Slack 上发的需求原文，一字未改。 更让他意外的是，这位工程师当时同时在处理十几、二十个需求。在今天的 Manus，这已经是常态。 这篇文章信息量很大，有几件事最值得记下来。 Manus 内部做了一个叫 Manus-mono 的统一代码入口，配上一本写给 AI 看的说明书，让 AI 能看到跨仓库的全局。一个需求，一个人就能写完所有端。移动端团队一直只有 7 个人，同时负责 2 个产品、4 个 App，进度和网页版基本同步。 所有产品经理都向 Manus 提交过代码，大约一半能独立把需求做到上线。有的产品经理交出来的需求，已经从文档变成了一段视频。 市场团队有了一位「数字同事」，会自己安排工作、主动提醒项目进度，还会跨团队去把功能细节问清楚。 9 月，公司的 AI 开销人均超过 1 万美元，少数人一个月就用掉七八万美元。张涛专门用一节回应了外界的质疑。 文章发出的时间点也很微妙。9 月底，Manus 发布了 2.0 版本和个人智能体应用 Cue；10 月初，母公司蝴蝶效应宣布完成超过 5 亿美元的新一轮融资，同时在北京开出 17 个岗位。 放在这个节点上看，这篇文章更像是 Manus 团队进入 2.0 时代的一份宣言。它讲的是组织如何利用 AI 进化，透露出来的却是这家公司的产品方向、成本逻辑和用人标准。 01 Manus 本身，就是 2.0 的样板间 如果你把文章里的内部实践和 Manus 2.0 的功能列表放在
07:23
腾讯QClaw将于2026年12月24日关停，中国大厂AI产品加速整合进通用助手
据钛媒体2026年10月26日报道，腾讯AI产品QClaw将于2026年12月24日正式关停，自2026年3月公测起仅运行188天；用户将被引导至WorkBuddy。该案例是八家中国头部AI企业（含阿里、百度、字节等）在十大AI赛道中普遍存在的“快上线、快退出”现象缩影——独立AI应用正快速让位于通用助手，行业焦点已转向个人智能代理。
推荐理由材料基于钛媒体（tmtpost.com）发布的时效性报道，发布时间为2026-10-26T23:23:04Z，早于关停日且符合站点时区（Asia/Singapore），内容涵盖可验证的实体、时间节点与跨公司行为模式，未依赖外部未提供信源。
2026-10-26
沿着时间，追踪变化12:00
Phronix：面向智能体的能力中心型学习范式
arXiv:2610.31789v1 发布类型：新 摘要：科学计算日益依赖基于大型语言模型的智能体驱动工具，用于执行诸如插桩、分析和工作流移植等性能优化任务。然而，智能体的效能在很大程度上取决于其周边的支撑框架，而该框架通常依赖于人工编写的技能与精心构建的记忆库。这限制了自主学习能力，迫使智能体反复重新探索解决方案，而非保留并复用先前执行过程中积累的知识。我们提出了 Phronix，一种以能力为中心的学习范式，使智能体驱动的支撑框架能够从自身的执行过程中获取、验证并完善可重用的能力。Phronix 通过预测—验证—修正的循环运行：MCP 工具及其相关技能提出解决方案，工具 ex
每一次更新，都留下可追溯的来源。