阿里巴巴推出“通义千问深搜”（Deep Research on Qwen Chat）。深入思考职场人如何提高与AI协作的能力。
阿里巴巴通义千问团队宣布，其“通义千问深搜”（Deep Research on Qwen Chat）功能经过几周的阶段性测试后，已正式上线并向所有用户开放。用户只需提出感兴趣的问题，Qwen便会引导用户缩小范围，进行深度探索。
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Scott Young 给我的邮箱推送了这篇文章，关于对用AI学习的思考、更好地使用AI。Scott Young 总是见解独特，他的博客有很多爆款文章。所以我一直有订阅他的文章。这篇文章提到 AI 使学习变得更容易，但也改变了所学习内容的价值。许多可以被 AI 很好地执行的任务将迅速失去其经济价值。比如基本的插图、翻译和编码技能（这几个的确能力的确是我高频在用的），但是和 AI 协作的能力正在显得更加重要（要会用 AI 工具的前提是知道有哪些工具，他们的能力是什么，这样可以快速提高自己能力的边界。增加杠杆，借助媒体或者软件，扩大影响力。）。 他提到如何使用AI：
1. 进入新领域，阅读教科书或者论文的时候，用 AI 辅助阅读 （Andrej 的 How I Use LLM 也提到这点 , 具体可以读我之前的一篇文章 how i use llm，播放量50万+，作者是Andrej Karpathy，他是何许人也？），但是作者提到仍然会买实体书，对某个问题深入研究
2. 通过 AI 生成训练题（这个我经常用，就是通过 AI 来训练自己的技能，但是题目可能会重复，自己微调模型可能会更好 ）
3. 通过 AI 学习一些规则的时候比卡片更管用
4. 编码代理。作者提到用 AI 写脚本，通过下载 YouTube 视频、制作字幕、用英文总结内容并提供关键词表来学习新语言。 （现在编码代理降低了软件的门槛，日常的任务的确变得简单了）。
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OpenAI的针对编码任务和指令遵循优化的GPT-4.1模型已直接集成到ChatGPT中，向Plus、Pro和Team用户开放了，企业和教育版用户也将很快获得访问权限。GPT-4.1 mini将取代GPT-4o mini，向所有ChatGPT用户提供。GPT-4.1模型应该是目前最好用的，Sam提到这个模型出乎意料地受欢迎。
分享个小技巧：可以通过model 指定模型版本。有时候默认模型可能上下文不够，导致输入长文本无法回答；或者是当前默认模型能力不够强。
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1. 谷歌推出了先进大模型Gemini驱动的新型编码智能体AlphaEvolve。https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/。AlphaEvolve能够帮助工程师和研究人员针对开放的数学和计算机科学问题发现新的算法和优化方案，提高数据中心的运营效率。
项目地址： https://github.com/cuicanyeah/Alpha-Generation/blob/master/AlphaEvolve/README.md
谷歌会对安卓（Android）和可穿戴操作系统（Wear OS）的重新设计，Gemini大模型将更深入地集成到安卓设备中。
谷歌的Gemini模型现已支持GitHub集成，用户可以直接粘贴仓库链接进行讨论或复现，通过Canvas选项和2.5 Pro模型甚至可以复制和修改整个项目。
2. Windsurf AI发布了其专为软件工程领域打造的全新前沿模型系列Wave 9，具体包括SWE-1、SWE-1-lite和SWE-1-mini三个型号
3. Cognition Labs宣布推出Devin 2.1版本。新版本引入了“置信度分数”功能，用于指示Devin完成任务的把握程度，用户可以通过回答其问题来提高成功率。此外，新版本还升级了与Linear和Jira等项目管理工具的集成，并增强了代码库智能，将DeepWiki的代码库理解和智能分析功能直接内置到了Devin中。
4. AI代码助手项目OpenHands的0.38.0版本更新。新特性包括对Windows的原生支持（无需WSL）、浏览器截图功能以及更灵活的沙盒环境定制。团队还发布了一个Chrome浏览器扩展，可以从GitHub一键启动OpenHands。OpenHands在软件工程基准测试SWE-Bench的验证排行榜上名列第一，并且是前十名中唯一的开源智能体。 这个可以下次录个视频试一下。
5. Visual Studio和VS Code的开发者用户总数已达到5000万。VS Code Live将演示如何结合GitHub Copilot Agents和SharePoint Embedded构建自定义Copilot解决方案
GitHub Copilot被用于加速后端REST API的开发。https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/github-for-beginners-building-a-rest-api-with-copilot/
6. Andrew Ng 宣布与AI安全和研究公司Anthropic合作推出新课程“MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic”
7. 开发者Abhishek Thakur发布了Arcee AnyMCP，允许用户部署几乎任何MCP（模型上下文协议）服务器，并从任何地方远程使用。