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本文提供了一个非常详细的分步指南，用于在 Windows 11 上配置本地机器学习开发环境，特别是通过适用于 Linux 的 Windows 子系统 2 (WSL2) 利用 Nvidia GPU。它解决了在 Windows 生态系统中集成 CUDA、PyTorch 和 TensorFlow 以进行 GPU 加速的常见挑战。传统上，这项任务更倾向于 Linux，但现在 Windows 11 凭借 WSL2 改进的功能使其变得切实可行且效率更高。该指南涵盖了关键的先决条件、Windows Terminal 和 PowerShell 的安装和配置、启用 CPU 虚拟化以及安装带有 Ubuntu LTS 发行版的 WSL2。很大一部分内容专门用于设置 Miniconda 以进行 Python 环境管理，然后是 CUDA 工具包和 cuDNN SDK 的精确安装，并强调与 TensorFlow 的版本兼容性。最后，它提供了在专用 Conda 环境中安装和验证 TensorFlow GPU 和 PyTorch GPU 的明确说明，包括检查是否成功检测到 GPU。本资源旨在简化复杂配置，使开发人员能够在本地执行机器学习任务，减少对昂贵云服务的依赖。

文章深度分析了豆包手机助手技术预览版在中兴 nubia M153 上的颠覆性表现。该产品虽然定位技术展示，却因其 AI 能完全控制手机、理解界面、执行多步骤任务等能力，迅速在国内外引发热潮，获得“第一款真正意义上的智能手机”的高度评价。文章通过多个实际场景案例，展示了豆包助手的流畅性与实用性，如识别物体、预定酒店、规划路线、外卖下单、查询信息等。同时，文章揭示了豆包助手背后的核心技术是字节跳动 Seed 团队的 UI-TARS 模型，该模型在图形用户界面（GUI）基准测试中表现出色，尤其在 AndroidWorld 上远超竞品。文章也讨论了当前遇到的 App 环境检测阻碍及行业对 AI 操作手机未来的展望，强调了其在“剥离交互繁琐”方面的创新，预示了 AI 硬件和人机交互的未来方向。

文章以一个在线教育平台的学习意愿判断项目为例，详细展示了 AI 训练师如何从模糊的业务需求出发，运用 5W2H 原则将其细化为可执行的任务。随后，文章深入探讨了标注方案与规则的制定，强调了将复杂判断转化为可操作标准的重要性，包括对话切分、学习意愿定义的细化和边界情况处理。在标注执行阶段，作者重点介绍了预培训、试标和抽检在保障数据质量方面的关键作用。最后，文章强调了项目交付后的复盘机制，指出 AI 训练师的核心竞争力在于实战能力，而非仅是理论知识，并强调了这一岗位在 AI 落地中的关键价值。

文章详细介绍了北京智源人工智能研究院牵头，联合多家产业与学术力量共同打造并开源的 RoboCOIN 双臂机器人真机数据集及其配套的 CoRobot 软件框架。该数据集旨在解决当前具身智能领域大规模、高质量、多平台兼容机器人操作数据稀缺的痛点，通过多达 15 款异构机器人平台、18 万条真实轨迹和 421 种任务，提供多元化、高精度的数据。RoboCOIN 首创“能力金字塔”三层结构化标注，赋能模型多粒度学习。同时，CoRobot 框架提供一站式数据处理与训练基础设施，包含机器人轨迹标记语言 RTML、自动化标注工具链和统一多本体管理平台。实测结果表明，引入 RoboCOIN 数据能显著提升主流视觉语言动作（VLA）模型的任务成功率，推动具身智能发展。

文章报道了 Chai Discovery 公司开发的 Chai-2 AI 模型在抗体药物设计领域的重大突破。该模型能够以原子级精度直接在计算机中设计出具备高亲和力、高稳定性、低聚集性、高表达量等“成药性”特征的全长单克隆抗体，成功率高达 86%。尤其值得关注的是，Chai-2 攻克了传统上难以成药的靶点，如 G 蛋白偶联受体（GPCR）和肽-MHC 复合物（pMHC），并在冷冻电镜验证中展现出亚埃级的结构预测准确性。这一进展被誉为生物学界的“AlphaFold 时刻”，有望将生物实验带入理性设计时代，大幅缩短新药研发周期，为癌症、罕见病等患者带来更快、更精准的治疗方案。

文章深度评测了爱诗科技发布的拍我 AI（PixVerse）V5.5 模型，重点介绍了其两大核心升级：Audio（音频）和 Multi-shot（多镜头）。这些新功能旨在赋予 AI 视频创作“导演感”，让 AI 能够自动调度镜头、理解叙事结构，并生成自带旁白或台词的连贯多镜头视频。文章通过 10 个详细的实测案例，包括复杂广告 TVC、动画和枪战场景，以及简单提示词下的古风、钢铁侠变身等，展示了 V5.5 在镜头转换、声音同步、角色表达和场景一致性方面的显著进步。作者指出，AI 视频创作正从单纯追求画面真实度转向理解并讲述故事，极大简化了创意工作流，让用户能更专注于创意本身，而非繁琐的技术操作。整体而言，V5.5 模型在提升 AI 视频叙事能力和用户体验方面迈出了重要一步。

文章深入探讨了 Google Gemini 3 在 3D 交互创作领域的革命性潜力，特别是其 Canvas 功能如何通过简单的提示词实现实时交互的 3D 粒子系统，让用户无需编程基础即可体验“钢铁侠”般的 AR 控制效果。文章首先通过一个手势控制 3D 粒子特效的案例，展示了 Gemini Canvas 的强大“直出”能力，并与其他 AI 工具进行对比，突显其在前端代码生成与实时渲染方面的优势。随后，文章详细分析了 Gemini Canvas 的核心机制，包括独立的侧边栏渲染、HTML/JS/React 实时运行环境、针对性代码修复以及多模态即时反馈等技术杀手锏。接着，文章介绍了 Google AI Studio 作为开发者“核武库”的特性，如 200 万 token 超长上下文、系统指令、多模态原生输入和提示词缓存，强调其在模型调试和构建企业级应用中的核心作用。最后，文章总结了 Canvas 和 AI Studio 的不同适用人群和场景，并通过提供完整的 3D 粒子特效 HTML 代码，让读者能够亲身实践。

文章详细介绍了趣丸科技与北京大学合作发表并获 AAAI 2026 录用的论文，该论文提出名为 ETrajEval 的评估框架，旨在解决现有大语言模型（LLM）情感支持评估中缺乏长期动态交互和过度强调模型响应质量的问题。ETrajEval 采用以用户为中心的视角，通过构建包含 328 个交互环境和 1152 个干扰事件的基准，模拟真实情绪变化，并利用心理学理论约束模型响应。框架将用户情绪轨迹建模为一阶马尔可夫过程，并应用因果调整的情绪估计。文章提出了平均情绪水平 (BEL)、情绪轨迹波动 (ETV) 和情绪质心位置 (ECP) 三个轨迹层面的指标。实验结果揭示了 LLM 在长期情感支持能力上的显著差异，特别是英语对话中模型表现优于中文，并为开发更具情感支持能力的模型提供了可操作的见解。文章还提供了论文、代码和相关开源项目链接。

文章深入介绍了 GitHub 上备受关注的开源项目 Skyvern，它利用大语言模型和计算机视觉技术，彻底革新了传统 RPA（机器人流程自动化）领域。传统 RPA 工具如 Selenium 或 Puppeteer，极易因网页 UI 元素（如 CSS 类名、XPath）的微小变动而导致脚本失效，维护成本高昂。Skyvern 则通过模拟人类视觉理解网页内容，从而实现对网页的智能操作，摆脱了对固定选择器的依赖，显著提升了自动化脚本的鲁棒性。其核心架构遵循“规划-执行-验证”模式，由 Planner 负责任务分解，Task 执行具体操作，Validator 进行反馈确认，确保任务的可靠完成。文章还提供了详细的 Docker 部署和 Python SDK 使用指南，并附带了在线体验地址，极大降低了开发者的上手门槛。

本文围绕互联网产品中常见的“反人性”设计，如开屏摇一摇广告、打车 APP“幽灵车”和视频会员多设备单播，进行了深度解析。作者指出，产品设计的本质并非单纯满足用户需求，而是用户体验、商业目标、规则约束和技术可行性等多方价值的动态平衡。通过具体案例，文章揭示了产品经理如何基于数据计算，在最低体验损耗下撬动商业增量（如摇一摇广告），如何通过管理用户预期来对冲现实不确定性（如打车 APP），以及如何通过边界约束保护商业闭环和版权（如视频会员）。最终，文章强调优秀产品经理的核心能力是在复杂约束下，找到多方共赢的动态平衡点，并鼓励用户对产品设计多一份理解。