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从 0 到 1：混元 Hy3 限时免费，我用 WorkBuddy 半小时造出一台「台风实时监测仪」

本文代码与截图全程由腾讯混元 Hy3 模型驱动完成；Hy3 正限时两周免费体验（7 月 6 日 – 7 月 22 日），文末附上手方式。

2026-07-16

4025

标签:

腾讯技术创作特训营S18

腾讯云架构师技术同盟

WorkBuddy开发者分享季

老板都没我动作快——看我用 EdgeOne Makers 极速上线企业智能项目管理 Agent！

周五下午，老板突然甩来一条消息："小X，最近Agent很火，领导想知道咱们的使用深度，下周开会，你做一个能查项目进度、自动生成周报的那种智能助理出来，给大家演示一下我们使用AI的最新成果。"

2026-07-16

2213

标签:

EdgeOneMakersAgent案例

每场都买0:0，世界杯结束后能赚多少钱？

不知道大家有没有一种感觉，今年的世界杯好像冷门比较多。而且小组赛到淘汰赛，在常规时间中的平均比较多。比如首次征战大赛的佛得角，用一场震撼世界的表现改写了剧本，直接逼平了传统豪强西班牙。比赛中，佛得角的40岁门将沃齐尼亚，多次扑出西班牙的射门，成为全队的英雄。

算法一只狗

2026-07-16

2511

标签:

腾讯技术创作特训营S18

产线部署耗时仅50ms！ArcAD斩获ECCV 2026：用3%的异常样本，跑出99.7%的检测神话！（源码已部署）

深耕计算机视觉与深度学习领域，专注于视觉检测前沿技术的探索与突破。长期致力于YOLO系列算法的结构性创新、性能极限优化与工业级落地实践，旨在打通从学术研究到产业应用的最后一公里。

2026-07-16

1150

标签:

我受够了 Coding Agent 的“假聪明，真串行”，于是做了 Meta-Orchestrator！

恰恰相反，现在的 Coding Agent 已经很能打了。读代码、改功能、补测试、查 Bug，这些都不是大问题。

羑悻的小杀马特.

2026-07-15

1301

标签:

智能、意识与道德性：人工智能的三向度定位探索

作者：大泽撰写日期：2026年7月15日协作工具：智谱GLM-5.2（workbuddy工作台）关键词：人工智能意识、对齐伪装、人格向量、模型福利、整合信息理论、道德主体性

2026-07-16

1710

标签:

AI 圈又在造新词：所谓 Loop Engineering，不过是自动化换了个包装

前脚还在讨论 Prompt Engineering，后脚有了 Context Engineering、Harness Engineering，现在又冒出来一个 Loop Engineering。

2026-07-15

2721

标签:

KuiklyUI 动画链路解析：属性变化如何带上动画

这篇文章只看主流程：Kotlin 侧怎么描述动画，属性变化时怎么把动画带上，最后 Render 侧怎么执行。那些更细的分支，比如复杂 completion、旧 API 兼容、平台内部动画类，不在这里展开。

骑猪耍太极

2026-07-15

1410

标签:

供应链需求预测系统 | 预测结果可视化：D3.js开发交互式预测曲线对比图

无论后端模型多么复杂、准确率多高，如果前端只能用静态表格或简陋的折线图展示结果，业务人员很难直观感知预测偏差、识别异常波动，更难据此调整补货策略。尤其在促销季、新品上市等关键节点，业务专家需要快速对比“实际销量 vs 不同模型预测值”“基线预测 vs 促销模拟预测”，甚至钻取到单SKU级别的误差分布。

2026-07-14

1230

标签:

前端工程化

大模型内容安全实时防护：恶意Prompt注入拦截、越权阻断与熔断机制方案.166

现在不管是内部知识库问答、办公AI助手，还是面向用户的对话产品，基本都离不开大模型能力加持。但很多业务在落地时，只看重模型能不能回答问题、能不能生成内容，却很容易忽略提示词注入、恶意越权、高危输入这些安全隐患。相信大家都一样，实际业务里应该也经常遇到这类情况：有人故意输入篡改指令的话术，套取模型底层系统提示词；也有用户试图越权查询内部敏感数据、发起违规请求；还有批量恶意输入刷屏，占用接口资源、拖垮整体服务稳定性。

2026-07-15

1800

标签:

大模型部署

第四期热点征文-大模型技术

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每场都买0:0，世界杯结束后能赚多少钱？

不知道大家有没有一种感觉，今年的世界杯好像冷门比较多。而且小组赛到淘汰赛，在常规时间中的平均比较多。比如首次征战大赛的佛得角，用一场震撼世界的表现改写了剧本，直接逼平了传统豪强西班牙。比赛中，佛得角的40岁门将沃齐尼亚，多次扑出西班牙的射门，成为全队的英雄。

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2026-07-16

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产线部署耗时仅50ms！ArcAD斩获ECCV 2026：用3%的异常样本，跑出99.7%的检测神话！（源码已部署）

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2026-07-16

1150

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yolo

我受够了 Coding Agent 的“假聪明，真串行”，于是做了 Meta-Orchestrator！

恰恰相反，现在的 Coding Agent 已经很能打了。读代码、改功能、补测试、查 Bug，这些都不是大问题。

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前脚还在讨论 Prompt Engineering，后脚有了 Context Engineering、Harness Engineering，现在又冒出来一个 Loop Engineering。

2026-07-15

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AIGC

KuiklyUI 动画链路解析：属性变化如何带上动画

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无论后端模型多么复杂、准确率多高，如果前端只能用静态表格或简陋的折线图展示结果，业务人员很难直观感知预测偏差、识别异常波动，更难据此调整补货策略。尤其在促销季、新品上市等关键节点，业务专家需要快速对比“实际销量 vs 不同模型预测值”“基线预测 vs 促销模拟预测”，甚至钻取到单SKU级别的误差分布。

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前端框架

前端

前端工程化

大模型内容安全实时防护：恶意Prompt注入拦截、越权阻断与熔断机制方案.166

现在不管是内部知识库问答、办公AI助手，还是面向用户的对话产品，基本都离不开大模型能力加持。但很多业务在落地时，只看重模型能不能回答问题、能不能生成内容，却很容易忽略提示词注入、恶意越权、高危输入这些安全隐患。相信大家都一样，实际业务里应该也经常遇到这类情况：有人故意输入篡改指令的话术，套取模型底层系统提示词；也有用户试图越权查询内部敏感数据、发起违规请求；还有批量恶意输入刷屏，占用接口资源、拖垮整体服务稳定性。

2026-07-15

1800

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大模型部署

第四期热点征文-大模型技术

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