8月21日
18:03
18:03官方账号深度求索 DeepSeek@deepseek_ai
78°
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp模型在DeepSeek API平台上线,文本能力与DeepSeek-V4-Flash相当,多模态性能提升显著,接近Opus-4.8。DeepSeek Harness 0.1.1版本支持新模型。
事件专题

推荐理由:DeepSeek新模型上线,文本和推理能力提升,多模态性能接近Opus-4.8,值得一试!
8月16日
00:42
00:42techcrunch@Lorenzo Franceschi-Bicchierai
这篇指南教你自查主流AI平台账户是否被黑客入侵。方法包括查看登录记录、检查设备列表和留意异常通知。通过对比自己常用的登录地点和时间,能发现可疑访问。照步骤操作就能确认账号安全状态。
推荐理由:想知道你用的AI平台账号有没有被黑?这篇教你查登录记录和可疑设备,对着步骤几分钟就能自检。
7月29日
7月7日
07:48
07:48Google AI Developers@googleaidevs
Google AI Devs 团队在推文中分享了 Kevin Hou 在 aiDotEngineer 大会上关于 Antigravity 平台演进的演讲。该演讲聚焦于随着 AI 模型能力快速提升,平台设计必须演进以支持模型高效扩展。演讲未公布具体版本或基准数据,但强调了架构设计对模型性能释放的重要性。
推荐理由:想了解 AI 平台怎么跟上模型进化速度?看看 Kevin Hou 讲的 Antigravity 平台演进思路,对做 AI 工程的朋友有启发。
7月1日
14:33
14:33官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云推出了AI原生平台Qwen Cloud。该平台提供统一堆栈,用于构建、部署和扩展AI应用与智能体。Qwen Cloud旨在简化模型访问和部署流程,支持开发者快速上线AI原生应用。
事件专题

推荐理由:阿里云新出的Qwen Cloud,一个AI原生平台,帮你一站式搞定模型部署和智能体开发,省心省力。
6月5日
03:15
03:15Dify@dify_ai
Dify 发起了一项调查,发现许多业务团队对 AI 工作流的需求远超 IT 部门的交付能力。IT 团队面临两难:限制 AI 会导致影子 AI,点解决方案造成碎片化,定制构建则形成瓶颈。Dify 认为,正确的做法是构建集中式 AI 平台,让业务团队快速行动,同时 IT 保持可见性和治理。这标志着 IT 角色从守门人向平台所有者的转变。
推荐理由:企业 IT 和 AI 平台团队常被业务侧的 AI 需求压得喘不过气,Dify 的调研直击痛点——如何平衡速度与治理。做数字化转型或 AI 基础设施的,建议填问卷并看看他们的平台化思路。
5月29日
14:29
14:29官方账号阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI
Step 3.7 Flash 模型现已出现在 ZenMuxAI 平台上,标志着该模型被更多模型栈集成。ZenMuxAI 是一个模型聚合平台,Step 3.7 Flash 的加入意味着开发者可以更方便地在 ZenMuxAI 上调用该模型。这一进展有助于扩大 Step 3.7 Flash 的使用场景和影响力。
推荐理由:模型集成到更多平台意味着开发者有更多选择,做多模型调用的团队可以关注 ZenMuxAI 上的新选项,建议试试看。
5月27日
22:11
22:11官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
在2026年Qwen大会上,阿里云宣布推出完全开放的AI生态系统。除了自家的Qwen系列模型,全球领先的第三方模型现在也可以通过Model Studio和百炼平台直接访问。这一举措旨在打破模型孤岛,为开发者提供更丰富的模型选择。阿里云通过开放生态,降低了AI应用的门槛,加速了AI技术的普及和创新。

推荐理由:阿里云开放生态让开发者无需切换平台就能调用全球顶尖模型,做AI应用集成的团队可以大幅减少对接成本,建议直接体验Model Studio的模型市场。
13:42
13:42官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云在Omdia的智能体AI市场雷达报告中被评为领导者,这是首个以智能体范式重构整个平台的云服务商。报告强调阿里云在每一层的全栈能力,从基础设施到应用层均围绕智能体设计。这一认可表明阿里云在AI智能体领域的战略布局和技术实力获得国际权威认可。

推荐理由:做AI智能体开发的团队可以关注阿里云的全栈能力,它可能是目前最完整的智能体云平台,值得深入研究其技术架构。
5月11日
22:17
22:17官方账号Together AI@togethercompute
Together AI宣布其AI Native Cloud平台现在支持直接从Hugging Face部署任何模型,无需繁琐设置。用户只需单次会话即可运行模型,大幅降低了从“看起来不错”到“实际运行”的门槛。此举旨在简化AI模型部署流程,提升开发者和企业的实验效率。关键点是平台兼容所有Hugging Face模型,且强调零设置体验。
推荐理由:这代表AI基础设施服务商正进一步降低模型部署门槛,对于需要快速实验和迭代的AI开发团队来说,此举能显著减少从发现模型到生产环境的时间成本,推动更广泛的模型应用。