本 InfoQ 播客采访了 Altimetrik 生命科学首席技术官 Satish Kothapalli，讨论了人工智能和“意图编程”对生命科学软件开发的变革性影响。他强调，人工智能工具如何从业务需求和架构护栏中生成 60%-70% 准确的代码，从而大幅提高开发者生产力。这种自动化与浏览器自动化、智能运维 (AIOps) 相结合，实现了端到端测试和自愈系统，显著缩短了药物开发周期，将原本需要数年的过程缩短至数月。Kothapalli 强调人工监督的重要性，指出人工智能是一种辅助工具，而非对现有人员的替代。讨论还涵盖了开发者角色的演变，他们现在必须专注于深入的专业知识和人工智能代理的编排，而非例行的编码任务，因此需要不断提升技能。建议组织为有效的人工智能代理培训建立适当的护栏和架构模式。
本文是 Louis Ryan（一位应用程序和 API 专家，而非传统的网络工程师）的演讲稿，旨在批判当前的企业网络状态，尤其是在混合云原生环境中。Ryan 认为，网络过于基础，应“增强”其功能，以便更好地服务于应用程序，从以 IP 为中心的视角转变为以每个服务的可验证身份为基础的视角。他以“罗密欧与朱丽叶”为例，强调传统防火墙规则的局限性，以及对基于身份的安全的需求。演讲随后探讨了网络应如何“组合”以构建更高级别的系统，分析了集中式代理和策略存储的常见“发夹模式”，指出了其优势和重大缺陷，例如单点故障和组织摩擦。在此基础上，Ryan 强调了“可重复性”的重要性，即通过通用基础设施和与组织结构（而非基础设施细节）对齐的面向身份的策略，在所有环境（本地、多云）中实现一致的功能和控制。核心信息是呼吁企业从根本上转变设计和管理网络的方式，从而更好地支持现代分布式应用程序。
本文深入分析了现代人普遍存在的“努力焦虑”问题，即过度追求时间高效利用和产出，导致在休息时也感到内疚和浪费。作者引用研究指出，这种心态反而会增加焦虑，阻碍从休闲中获得乐趣。文章提出了三种“努力焦虑”的表现，并强调人非机器，无法时刻保持完美高效。为解决此问题，作者建议允许适度“浪费时间”，通过设定定期休闲时间和投入需要脑力与体力投入的爱好（而非被动娱乐）来获得满足感和成就感。最终，文章倡导活在当下，全身心投入所做之事，体验心流，以此实现真正的幸福和充实。
文章深入探讨了字节跳动旗下 AI 助手“豆包”在移动 AI 领域的战略布局。面对大模型应用落地缺乏硬件载体的困境，豆包选择与中兴努比亚手机进行深度软硬结合，推出搭载豆包手机助手的工程样机。文章指出，这种合作超越了简单的 AI Agent 或 Computer Use 操作，而是走向了“类 Siri”的系统级 AI 助手模式，旨在通过深度调用底层权限，实现端侧记忆和跨 App 操作等复杂功能。同时，文章分析了豆包此举对传统手机厂商自研 AI 助手的冲击，以及字节跳动“不造手机，却想定义手机灵魂”的商业策略，及其在与其他手机大厂合作中可能面临的“排异反应”和“入口之争”的挑战。最终，字节跳动希望将豆包打造为安卓生态的标准化 AI 助手，以软件体验驱动硬件增量。
文章详细报道了“AI 教父”杰弗里·辛顿在 2025 GIS 全球创新展上的演讲，并与中国 AI 芯片企业云天励飞董事长兼 CEO 陈宁进行的线上对谈。辛顿指出，AI 系统间的知识蒸馏效率比人际信息交换高出数十亿倍，其进化速度可能远超人类，并重申了超级智能可能衍生“生存”子目标并欺骗人类的风险，强调 AI 治理的重要性。他认为中国在 AI 转型和预防负面影响方面可能具有优势。陈宁则从产业实践角度回应，提出通过 NPU 将智能体推理成本降低百倍的目标，并预测到 2030 年 AI 芯片市场将达到 5 万亿美元，其中推理芯片将占据 80%的主导地位。对话还探讨了模拟计算与数字计算的优劣、基础研发与应用并重的重要性，以及辛顿对 AI 发展历程和风险警示的反思。文章结合了宏观愿景与务实落地，展现了 AI 发展面临的机遇与挑战。
IntelliJ IDEA 2025.3 专注于解决 800 多个错误报告和可用性问题，显著提升了开发者体验。主要更新包括将 Ultimate 版和 Community 版合并为统一的分发版，从而带来更好的质量和 30% 的下载大小缩减。IDE 现在在索引完成前就能提供更佳体验，并优化了“查找用法”功能，使其能显示更详细的相对路径。此外，还进行了多项可访问性改进。Spring 支持得到了加强，包括可靠的检查、增强的 JPA 处理和速度提升 10 倍的 Spring Debugger。语言支持方面，Java 25 获得了最终完善，Kotlin 的 K2 模式定稿，以及 Scala 的结构化搜索和替换功能。GitHub 和 GitLab 的版本控制集成也得到了改进，支持手动文件审查标记和更好的多行注释用户体验。新的终端实现现已支持 PowerShell 用户，Maven 和 Gradle 等构建工具修复了 Micronaut 和 Spring 项目的问题。Web 开发享受到了更好的模块解析和对 JavaScript/TypeScript 单体仓库的支持，以及一个统一的“JavaScript Runtime”设置页面。整体性能和 UI 响应性也得到了优化，并修复了 TypeScript 高亮和卡顿等具体问题。
《晚点 LatePost》对理想汽车推出的首款智能眼镜 Livis 进行了详细的上手体验和专业评测。文章指出，Livis 在产品设计上明确地选择了“先是眼镜，再是硬件”的路径，通过采用轻量化材料、多电池配置和低功耗恒玄芯片，优先保障了佩戴舒适度、美观性和长续航，而非追求极致的计算性能。**测评发现，尽管 Livis 在重量控制上有所突破，但部分用户仍感夹头和不适；其拍照功能在暗光下涂抹感重、水平矫正不明显，视频录制也存在时长和画面抖动限制。** 然而，Livis 与理想汽车的深度绑定，尤其是 AI 语音控车和“理想同学”大模型交互，为产品构建了初期的商业安全垫。文章还探讨了理想汽车将 Livis 视为其 AI 战略的延伸，旨在探索人与汽车及未来机器人的自然互动方式，并将其定位为公司 AI 能力的外溢展示，而非简单的消费电子产品。
文章深入介绍了米哈游创始人蔡浩宇新成立的 AI 公司 Anuttacon 推出的 AI 聊天产品 AnuNeko。该产品以“毒舌”和“接梗”为核心，提供独特的个性化情绪价值，与市面上追求智商和工具属性的大模型形成差异化竞争。文章通过实际测试展示了 AnuNeko 在个性化对话、情绪互动方面的能力，同时也指出了其在联网、逻辑推理、长文处理等传统 AI 能力上的局限性。此外，文章还探讨了情感型 AI 的市场潜力，并将其与蔡浩宇构建“虚拟世界”的宏愿及 AIGC 在游戏开发中的应用（如《星之低语》）联系起来，认为情感型 AI 将成为大模型领域的新蓝海。
文章重点介绍了阿里巴巴千问 App 最新版本中新增的“AI 生视频”功能，该功能允许用户通过上传一张图片并输入一段提示词，即可生成最长 10 秒、支持 1080P 分辨率的自带音效视频。文章特别指出，如果图片是人物或卡通角色，AI 还能根据提示词让角色说话、唱歌或跳舞，且生成效果具有独特的“抽象”风格，非常适合 B 站鬼畜区创作。文中展示了多段生成视频案例，包括“正经作品”如商品广告，以及“抽象作品”如唐僧唱 Rap、葫芦娃唱歌等，并强调视频中的配乐、音效和歌唱均由 AI 生成。文章还提供了详细的使用教程，包括“先 P 图，图生视频”和“文生图，图生视频”两种工作流，并分享了提升生成效果的小技巧。最后，文章鼓励读者更新 App 并亲身体验，发掘其在正经创作或娱乐整活方面的潜力，并期待千问 App 未来能达到类似 Veo3 的视频生成效果。
文章深度专访了国产大模型推理引擎 xLLM 社区负责人刘童璇，揭示了 xLLM 在 AI 基础设施（AI Infra）领域打破海外框架垄断的创新实践。面对技术选择的“悬崖边”，年轻团队选择了“难而正确”的从头构建路径，不仅对标国际顶尖水平，更实现了对多种国产芯片的全面兼容与深度性能优化，性能显著优于现有开源适配方案。xLLM 不仅支持大模型和多模态，还拓展至生成式推荐、文生图、文生视频等 AIGC 场景，并开源了更完整的推理服务技术栈。项目开源后迅速引发社区热烈反响，并在新疆电站等关键基础设施落地，响应了国家“人工智能+”战略。未来，xLLM 将致力于场景纵深、模型联盟和芯片协同，目标是锻造数据中心级别的“智能操作系统”，助力中国工程师从技术追随者向标准制定者蜕变。
