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吴恩达发布《AI工程技能地图》：Agent越强，工程基础为何越关键
8月14日，吴恩达发布《The AI Engineering Skills Map》，将AI工程能力归纳为构建AI应用、软件工程基础、使用coding agent、塑造构建过程四大项。当Anthropic超80%合并代码已由Claude编写，工程师的价值正从写代码转向定义问题与验证系统，本文拆解技能地图并给出职业与团队建设建议。
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8月17日00:00，DeepSeek API新价格正式生效，输出价最高涨350%、缓存命中输入涨幅达1100%，并首次引入峰谷定价。本文拆解价格表背后的算力成本结构、峰谷定价的机制逻辑，以及提价对开发者生态与国产模型商业化的三重影响。
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苹果联手阿里为中国市场训练自研大模型：Apple Intelligence 本地化的“双轨”赌注
路透援引三名知情人士消息，苹果正在阿里巴巴支持下为中国市场训练一款自研大语言模型，将用于 Apple Intelligence 本地化部署，预计未来几个月随 iOS 更新落地。若消息属实，这将是苹果在华策略的关键转向：从单纯采购第三方模型能力，转向“自研基座+本土伙伴支撑”的双轨布局，并可能成为首家获准在华提供自研 AI 模型的境外企业。
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GB/T 47507-2026《人工智能可信赖通则》8 月实施，算力度量等配套标准同步推进。本文梳理标准清单、解读可信赖 AI 原则内核，并给出企业合规落地启示。
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Meta Muse Glimmer深度解析：300亿参数的本地智能体底座，凭什么挑战云端路线
Meta发布开源模型Muse Glimmer：300亿参数、专为本地Agent工作流深度优化，具备从规划、工具调用到自我检查与故障恢复的完整智能体能力，并预告将开放旗舰Muse Spark 1.2权重。当头部厂商纷纷押注云端旗舰时，这枚'小而精'的本地模型正在用隐私、成本、延迟与离线能力四个维度，重写智能体落地的路线图。
