9月2日，腾讯WorkBuddy开放平台正式上线，发布9款联名智能硬件、30多个行业应用及首批超100家生态伙伴。联名硬件涵盖智能眼镜、录音卡、麦克风、耳机、键鼠等品类，Plaud、Rokid、影石、科大讯飞、安克、京东京造等品牌已接入，实现账号、任务、记忆跨设备流转。平台同步推出「Buddy应用」入口，通达信、广发证券、易方达、北大法宝、微盟、美图等合作伙伴接入金融、法律、SaaS、医疗、教育、公益等领域20多个行业场景，并开放Skill、Expert、Connector三类开发者能力。自今年3月上线以来，WorkBuddy已完成50余次版本更新，在政务、教育、零售等50多个行业落地，央视报道团、广东政务、莱州教育、壹基金公益等已有实际用例。负责人林佐露强调，硬件是Agent外设，生态是产品与开放设计的结果而非目标。 9月2日，腾讯WorkBuddy宣布开放平台open.WorkBuddy.cn正式上线，首批引入超百家生态伙伴，面向智能硬件、行业应用与开发者开放底层Agent能力，是国内AI Agent赛道首个同时打通硬件、应用与开发者三层生态的开放平台。发布会现场9款联名智能硬件首
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南京大学计算机学院副教授蒋炎岩在2025年秋季新开设的《生成式软件工程》课程中抛出"没有Token的同学应立即退学"的暴论，引发知乎热议。该课程要求学生自费购买AI模型Token，并禁止沿用旧式编程方式，核心目标是训练学生学会为大模型拆解任务、筛选模型、控制成本和验证结果，而非盲目堆砌算力。课程推广高效使用DeepSeek-V4-Flash等低成本模型，不鼓励无节制烧Token。此言背后是蒋炎岩对AI时代计算机专业学生的集体焦虑：要么沦为用AI应付考试的空心人，要么四年所学被AI全部覆盖，秋招简历严重同质化。作为系统软件与软件自动化领域五次CCF-A论文奖得主、ICPC金牌得主，他长期在B站开源操作系统与软件工程课程，累计播放超500万次，以玩梗式教学著称，并自诩"副教授但是临时工"。文章折射出AI时代高校计算机教育如何重新定位人才培养的核心价值。
本文围绕 Hacker News 上对 Colossus 发表的《隐形公司》一文的讨论展开，集中剖析那些规模不大、曝光率低却现金流稳定的"隐形企业"。讨论列举了地毯店、干洗店、卡车运输、国际货运、害虫防治、暖通空调等看似无聊但利润丰厚的行业，指出它们依靠区域网络、高客单价和维护服务形成护城河。一部分评论将这类企业视为 SaaS 创业蓝海，主张把企业内部 Excel 流程产品化为可订阅软件，并强调单一客户也能支撑年入三万美元的小生意。另一部分观点认为私募股权、search fund 和 Constellation Software 等资本正系统化扫描这些标的，使传统隐形业务成为可交易资产。同时，讨论也指出部分"普通生意"可能涉及洗钱或灰色背景，提示读者警惕商业模式表面。文章还将话题延伸到认知层面，认为隐形公司的价值恰恰在于颠覆主流对"酷"生意的执念。
Stack Overflow 发布 Stack Internal 2026.6 版本更新，围绕企业管理、API 控制、开发者门户集成和可访问性四大方向升级。在管理安全方面，Admin 控制台新增专属 Security 设置页，统一会话与请求治理，包括强制 Header 传参的 API Keys、会话空闲控制、按应用自定义的每日调用上限（最高 10,000 次）以及密钥轮换与防泄露机制。在知识健康方面，公告文章支持设置到期自动软删除，Community Broadcasts 正式 GA，自定义奖励上限从 10 提升至 100。在 API 与集成方面，新增标签偏好与同义词接口、扩展 /users/{id} 用户上下文字段，并将官方 Backstage 插件升级至同时支持新旧前端系统。在可访问性方面，强化屏幕阅读器下拉状态播报、键盘与高缩放导航布局，并改进色彩对比与语义标记。此外还修复了十余项涉及标签校验、编辑审核队列和 Slack 集成渲染的 Bug。
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H Company 发布 NeoMME，一个 260M 与 800M 参数的多语言多模态基础编码器系列。它摒弃独立视觉塔与文本编解码器，以单一双向 Transformer 同时处理文本 token 与 32×32 图像块，并通过掩码离散扩散目标从零训练，上下文长度 16384 token，预训练数据量约 5240 亿 token。针对视觉文档检索，团队基于 ColPali 页面图方法微调出 NeoMME-Retriever，一次前向同时输出稠密与 late-interaction 两种向量。在 ViDoRe v3 上，260M 模型 nDCG@10 达 0.523，为 800M 参数以下最高；800M 模型达 0.556。在 NVIDIA L40S、2048×2048 输入下，260M 模型编码约 51 页/秒，约为 ColModernVBERT 两倍。通过分层 token 池化与非对称量化，late-interaction 索引存储由约 1.5MB 压缩至 6kB（255 倍），同时保留 95% 以上检索质量。模型以 Apache 2.0 协议开源，已上架 Hugging Face
原标题：《Reverse Engineering Unknown File Formats with ImHex》 评分: 228 | 作者: carlos-menezes 💭 未知格式？最后不还是 zip 套 sqlite 吗？ 🎯 讨论背景 这篇讨论围绕 ImHex（一个用于逆向二进制文件格式的 hex editor）展开，它的特点是带有可写规则的 Pattern Language（格式描述 DSL），适合把未知文件拆成字段、数组和条件结构来看。评论里很多经验都来自真实的逆向场景：老式数据库文件、游戏存档、PS2 memory card、Unreal 资源文件、Outlook 本地邮件格式，以及各种企业系统里层层嵌套的封装。大家普遍认为，入门时最有效的方法不是“猜”，而是先做差分、看 entropy、找校验和，再结合程序来源判断它可能是 struct、terminator 还是某种 serializer。也有人强调，很多看起来神秘的格式最后只是 zip、sqlite、JSON、XML 或 base64 的组合，只是历史包袱让它们变得又丑又难拆。 📌 讨论焦点 老派逆向经历与职
文章对比DeepSeek与OpenAI在2026年8月先后开源的Harness层差异。先用"天才实习生"比喻定义Harness——即模型之外的全部运行环境，含上下文管理、工具调用、沙箱、审批与会话状态五大能力。Codex开源了三件套：CLI工具Codex exec、可被任意系统调用的app-server接口和官方SDK，把工作过程拆为会话/回合/条目三层结构，并提供知识库引导和规则化质检两条方法论。DeepSeek开源的则是整套可插拔的运行时零件，包括agent loop和模型适配器。两家本质区别在于：Codex开放"宽度"，默认路径已校准即用即见效；DeepSeek开放"深度"，每个零件可替换但需自行组装。文章认为功能清单终将趋同，真正的护城河在于模糊任务下"没人下令时怎么做"的沉默经验，以及默认路径是否经过验证。
快手电商商家和运营赋能中心团队针对B&M端复杂企业级系统的需求交付效率难题，提出并实践了基于Harness Engineering与Agent Swarm模式的AI智能交付流水线。团队通过2026年初的数据观察：人均周token消耗大几千万、代码量增170%，但需求交付时长缩短有限，揭示了单点AI工具提效的局限。据此构建贯穿需求、Spec、Dev、Test、Oncall全生命周期的自动化流水线，配套open-door/close-door对抗式设计、云端协同、领域知识库与结构化需求生成，目标将需求吞吐率提升30%、交付时长下降40%、测试效率提升45%。组织上推动从职能分工团队向全栈超级个体转型，并复盘了"避免自建平台、优先建立标准"与"Harness易搭领域实践难"两大经验，强调领域知识沉淀、AI自动化率考核与工具-组织双轮驱动的重要性。
亚马逊旗下的自动驾驶公司 Zoox 将其在拉斯维加斯的商业 robotaxi 服务扩展至哈里·里德国际机场，乘客可于周四起在该机场的两个航站楼行李提取处附近呼叫其定制自动驾驶车辆上下车。Zoox 此前已在拉斯维加斯运营免费试乘约一年，8 月获得联邦安全监管机构的临时豁免后正式启动收费服务，并被允许部署最多 2,500 辆车辆，豁免期为两年。机场接送被视为关键的网约车场景，Zoox 的接送点直接设在行李提取处，比 Uber 和 Lyft 需步行 5 到 10 分钟到附近停车场上客更具便利优势。Zoox 同时计划在圣迭戈和休斯顿测试自动驾驶，并发布了安全框架。上个月特斯拉、Uber 和 Waymo 也获得内华达州交通管理局在克拉克县的商业 robotaxi 运营许可，Uber 将通过与 Motional 及 Zoox 的合作部署 robotaxi，未来一年整个县最多可部署 8,000 辆自动驾驶车辆。