
Anthropic 官方指南:AI Native 开发手册(在新窗口打开)
本文编译自 Anthropic 官方博客《The AI-Native SDLC Playbook》,2026 年 8 月 21 日发布,作者 Louis Claxton。全文约八千字,保留了原文全部代码示例和配置样板,对部分章节做了适合中文读者的表述调整
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本文编译自 Anthropic 官方博客《The AI-Native SDLC Playbook》,2026 年 8 月 21 日发布,作者 Louis Claxton。全文约八千字,保留了原文全部代码示例和配置样板,对部分章节做了适合中文读者的表述调整

这款产品叫 Knowt。官网显示,目前已有超过 500 万名学生和教师使用 Knowt;2025 年 AP 考试季,公司称至少有 70 万名学生使用平台。而在 2022 年,Knowt 的用户还只有约 1.8 万。

8月26日,据彭博社报道,智谱AI确认,近期匿名上线的Ox Alpha由其开发,是GLM系列的新一代模型。Ox意为“牛”,恰逢电影《牛来》走红,因此中文开发者社区把Ox Alpha叫作“牛来大模型”。

今天,又有消息曝出:全新Opus 5.1模型,据传将在本周突袭发布。 从此,智能体赛道又要大洗牌了。 它有碾压级的编程能力、复杂的逻辑推理和长时间运行的AI Agent能力。单Token的智能水平,将再次被推到极限!

在IDC报告数据中,2025年中国具身智能云市场已经达到10.51亿元。而一年前,按照Omdia发布的《中国具身智能AI云市场1H25》报告,中国具身智能云服务市场规模约为1800万美元。相当于市场扩增了10倍。

今天,我们上线并开源GLM-5.3-Flash (320B-A18B),这是GLM-5系列的首个原生多模态模型。大家好像已经习惯将前沿智能与前沿价格绑定,并认为这是技术进步必须支付的成本。今天,GLM-5.3-Flash来了:320B总参数,能力超过GLM-5.2,在全球权威的Artificial Analysis Intelligence Index(AA综合智能指数)中取得57分

刚刚,外媒The Information援引知情人士报道,DeepSeek今年前7个月营收约4.75亿元,约为其2025年全年营收的10倍;净亏损约7.15亿元,2025年全年净亏损为9.35亿元。

哎,这谁顶得住啊。 8月24日这一天,Claude连着崩了三次。 Anthropic的状态页当天接连亮起三次刺眼的红灯,官方也三次跳出来宣布服务已经全面恢复。 可每一次页面刚变绿,X上依然哀嚎一片,一大批用户还在喊自己这边根本打不开。 这是Anthropic在8月里第13个留下事故记录的日子。 好家伙,这个月总共才过去24天。 结果你告诉我Claude有一多半的日子,都是躺在病床上的。 有位Reddit老哥更是吐槽,自己有个自动化流程辛辛苦苦跑了九个小时,硬生生断在这次大宕机里,直接全部白干。 529,后厨直接着火了 故障全面爆发的时候,用户屏幕上齐刷刷跳出来的是529 Overloaded。

老黄刚砸60亿,要造一个地表最强开源模型。

大家好,这里是K姐。 一个帮助你把AI真正用起来的女子。 友友们,最近的视频模型更新得有点凶。 字节家的 Seedance 2.5 正式开放 API,最长可以生成 30 秒视频,最多接收 50 个图片、视频、音频和文本参考;Seedance 2.0 fast、Seedance 2.0 mini 降价,直接把 720P 视频的成本压到了 0.6 元/秒和 0.2 元/秒左右。 当然这波更新也不只有 Seedance。MiniMax H3、Meta Muse Video、Grok Imagine Video 都是最近更新的,视频生成继续往长时长、原生音频和多模态参考方向走。 模型越多,普通创作者越

太夸张了! 30万亿美元。这是Anthropic准备写进招股书的数字。

现在的具身智能公司,把Demo演示片拍得像广告一样精良和夸张,但一刀未剪的真实视频,你看过吗?

这次,AI开始给自己写软件。 让AI定时干活不算新鲜事了。开源的OpenClaw带火的个人Agent,可以简单理解成一位常驻电脑或服务器的AI助手。 它接入聊天软件,记住用户交代过的事情,并按计划在后台工作;接着,又有团队开始让这类助手自己总结经验。 比如Nous Research推出的Hermes Agent,直接将自我改进写进产品核心。 它会在复杂任务结束后生成Skill,也会在使用过程中修改已有Skill,还能借助持久记忆找回过去解决问题的方法。 个人Agent已经开始积累经验,而Rome进入的,正是一个已经十分拥挤的市场。 Rome更值得注意的地方在于Agent学到一套方法后,还会将方

过去几年,机器人灵巧手的竞争焦点长期围绕“多少自由度”“能不能抓住”“能不能完成复杂动作”。进入具身智能时代后,这一瓶颈正在悄然转移:机器人不再只是缺少一只“能动的手”,而是缺少一只能够真正理解接触、感知力反馈、判断材质与状态的“认知之手”。

端侧智能将成主战场,面壁智能四周年全员信披露三项重点。

2024 年末,Physical Intelligence 的实验室里,一台机器人正在接受叠衣服测试。

4 人团队,靠“毒舌”在语言学习赛道“突围”。

2022 年,刘癸庚遇到了博士期间最难回答的一道题。

Ilya Sutskever 的第一款模型,可能真的要来了。

临近开学,对于现在的大学生来说,需要准备的往往不只是电脑平板或者新的教材,还有必备的赛博文具——各种 AI。
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