近日，快手与清华大学孙立峰团队联合发表论文《Towards User-level QoE: Large-scale Practice in Personalized Optimization of Adaptive Video Streaming》，被计算机网络领域的国际顶尖学术会议 ACM SIGCOMM 2025 录用。
过去二十年，我们都在努力让品牌在Google搜索结果中排名靠前，学习SEO优化、关键词策略、外链建设。但现在，ChatGPT每天处理25亿次提示，80%的消费者在近一半的搜索中使用AI摘要。AI不再是搜索的辅助工具，而是发现品牌的主要入口。
8 月 20 日，在新加坡的 Stripe Tour 上与 Stripe CEO 对谈的时候，Manus 首席科学家季逸超（Peak）表示，Manus 从三月份推出至今已实现 9000 万美元的年化营收规模（revenue run rate），1 亿美元大关近在咫尺。
当前，大型语言模型（LLM）在软件工程领域的应用日新月异，尤其是在自动修复 Bug 方面，以 SWE-bench 为代表的基准测试展示了 AI 惊人的潜力。然而，软件开发远不止于修 Bug，功能开发与迭代才是日常工作的重头戏。
n8n成立于2019年，已集成400多个第三方应用，支持自托管，拥有23万活跃用户（含3000家企业），代码库位列GitHub全球Top 50。区别于Zapier等传统SaaS平台，n8n采用“按工作流计费”+“支持自定义与本地部署”的模式，以“connect anything to everything”为理念，是高性价比和数据控制的开源自动化平台。
现有视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）方法中，有监督方法依赖大量领域内训练数据，对未见过的异常场景泛化能力薄弱；而无需训练的方法虽借助大语言模型（LLMs）的世界知识实现检测，但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。
你是不是也有过这样的经历：写了几个prompt，很快就构建出一个能运行的应用程序，感觉像变魔术一样。但当你真正想要将它部署到生产环境中时，却发现困难重重。而擅长Spec-Driven Development（以需求为导向的开发）的Kiro，就是这些问题的正解。
不再是你以为的AI视频生成，国产AI已经开启下一个Level了。
从今年4月底Manus完成了Benchmark领投的新一轮融资之后，市场上一直在关注Manus的Reverse CFIUS问题——很多人都等着看美国监管部门会不会枪打出头鸟，让Manus成为其第一个实际判罚案例
你有没有想过，为什么那些最聪明的AI工程师要把80%的时间浪费在修复数据基础设施上，而不是构建真正改变世界的AI应用？这个看似不合理的现象，正是Eventual创始人Sammy Sidhu和Jay Chia在Lyft自动驾驶部门工作时亲身经历的痛苦。
