作者 | 王亚伟 华为云码道（CodeArts）首席架构师 AI 编程工具的两种演进路径：算力暴力与工程确定性 2026 年，AI 编程工具的市场演进分化为两条截然不同的路径： 模型中心派：其核心逻辑是“模型即一切”。通过推高上下文窗口（Context Window），试图将超大规模的完整工程载入 Prompt，Gemini 1.5/2.0 Pro ...

计算机工程师和程序员长期以来依赖逆向工程来实现程序功能，而不直接复制受版权保护的原始代码。简单来说，就是在不侵犯版权的前提下“模仿”软件的行为和功能。过去，这种做法通常遵循所谓的“洁净房间（clean room）”原则：由完全不接触原始代码的人重新实现功能，以确保生成的新代码不会构成原作的衍生作品。

March 12, 2026: We've searched behind closed, well… doors, for new Doors codes. If you're hoping to survive, new Doors codes are essential. Doors is a horror game on the Roblox platform that's not for ...

2026年开年，养“龙虾（OpenClaw）”热潮愈演愈烈，但一边有人“抢着装”，一边也有人急着“花钱卸”。

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《hzwer 的 OpenClaw 实战完全指南：让小龙虾 24 小时值班干活》 深度使用了两周，来总结一些工作流和坑点。因为每个人遇到的问题可能不同，我也只是在我的一些任务上跑通流程，仅供参考，欢迎拍砖。 注意：本文代码块内容不是给人读的，基本是要发给小龙虾读 核心定位：OpenClaw 是 AI 的 OS Shell，通过飞书/TG 实现 24 ...

最近这波 OpenClaw，国内几个大模型公司可真的是杀疯了。 我熟悉的几家创业公司，都极度缺算力。智谱前段时间还限购过自家的 Coding Plan，MiniMax、Kimi 的 API 调用量也在疯涨。

在当今AI技术快速迭代的背景下，大模型的能力边界不断被突破，但随之而来的隐私安全、推理成本等问题也逐渐凸显。对于许多企业和研究者而言，将大模型部署在本地环境，既能保证数据隐私，又能灵活控制推理流程，成为了迫切需求。我们团队在近期的 ...

伴随模型能力持续跃迁，简单调用 LLM API、套一层提示词就能做产品的时代，已经走到尽头。 AI 应用正在从“单次生成”，迈向“持续执行”。下一代软件系统，不再只是把大模型接进工作流，而是围绕一层全新的 agent orchestration 架构展开：它负责让智能体自主 ...

The Azure Kubernetes Service (AKS) team at Microsoft has shared guidance for running Anyscale's managed Ray service at scale. They focus on three key issues: GPU capacity limits, scattered ML storage, ...