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“新”意十足 · HarmonyOS模板&组件（本次上新：音乐、公交地铁、视频应用模板；分享、手持弹幕等组件）

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华为开发者联盟

鸿蒙生态鸿蒙系统

2026重要转折：企业AI支出将现规模化

此前数月，华尔街和硅谷一直持怀疑态度，质疑企业是否会将试点项目转化为实际支出。而这份调查数据表明，这一关键转折点已然到来。

AI新智能

AI应用行业观察调查数据

业界动态

布林坦承谷歌低估Transformer，“还被OpenAI挖走了Ilya”

谷歌联合创始人谢尔盖·布林在斯坦福演讲中复盘了谷歌从“撬锁少年”到AI巨头的历程：早期靠BackRub算法意外创业成功，凭借浓厚学术氛围与全栈技术积累一度领跑AI；却因低估Transformer、过度谨慎而错失先机，被OpenAI反超。如今依靠TPU、数据中心和Gemini 3逆风翻盘。他反思谷歌眼镜过早商业化之败，强调打磨产品的重要性，并坦言‘退休’是错误——生命的意义在于持续投身所热爱的事业。他对未来寄望于AI、量子计算与材料科学，建议年轻人善用AI但深耕计算机科学，而非选择易被AI替代的领域。

量子位

google OpenAI 用户故事

靠煮鸡蛋10天涨粉400多万，这事儿正常吗？

“爱吃蛋”10天涨粉429万的现象，看似荒诞，实则是当代互联网逻辑的缩影：在亿级用户平台的“放大镜效应”下，一个普通但具强代入感的内容（如煮鸡蛋），通过精准击中大众的情绪价值（亲切、实用、趣味）和“吃瓜”心理，迅速引爆全网。这并非平台刻意“造神”，而是注意力经济与情绪共鸣共同作用的结果。素人爆红易，长红难——能否持续输出、保持本色并完成商业化承接，才是真正的考验。看不懂？没关系，互联网早已不再为“理解”而存在，只为“共鸣”而传播。

郭静

个人观点情绪价值推荐算法

如何系统化应对AI大模型的“幻觉”问题？

AI大模型在提供高效工作辅助的同时，也带来了‘幻觉’问题——生成不准确或虚构信息。其本质源于模型的概率性生成机制，而非程序错误。通过理解五大根源（训练数据噪声、过度泛化、指令跟随偏差、累积误差和模型局限），可以从五个层面提出系统化解决方案：优化模型架构与训练、控制推理过程、增强后处理与验证、设计人机协同界面、建立系统保障流程。最终目标是构建一个由生成模型、检索系统、验证器等组成的生态系统，实现创造力与可靠性的平衡。

伍德安思壮

AI幻觉大模型技术原理

交互体验

显露惊喜，VR手势识别应用很有戏

随着Vision Pro M5发布，《Hand Physics Lab》等应用展示了VR纯手势交互在娱乐、教育、医疗等领域的巨大潜力——自然、直观、沉浸感强。但受限于缺乏触觉反馈与高精度操作能力，纯手势目前更适合轻量级、体验型场景；重度应用仍需手柄辅助。未来XR生态的突破，既依赖硬件对手势识别精度的提升，也需更多开发者探索‘自然交互’与实用性的平衡点。

VR陀螺

Vision Pro VR 人机交互

拼多多如何测品

拼多多因其“极速起量高级版”等机制，成为当前最高效的测品平台：通过多店多链接铺货、全店托管直通车、保本投产比设置等方式，快速验证产品市场潜力。核心逻辑是用最低成本（无单不扣费）批量测试，以能否进入二阶段并稳定出单为筛选标准，再对优质链接切换至盈利模型拉升。测品不是技术活，而是靠系统化流程与果断取舍的经验游戏。