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Mistral发布首个开放AI音频模型Voxtral
法国人工智能初创公司Mistral携其首个开放模型加入音频竞赛，旨在通过开放权重替代方案挑战封闭式企业系统的主导地位。当地时间周二，Mistral宣布推出其首个面向企业的音频模型系列Voxtral。Mistral称Voxtral可转录长达30分钟的音频。由于其基础为大型语言模型Mistral Small 3.1，该模型能理解长达四十分钟的内容，允许用户就音频内容提问、生成摘要，或将语音指令转化为实时操作，例如调用API或运行函数。Voxtral 还具备多语言能力，能够转录和理解包括西班牙语、英语、法语、葡萄牙语、印地语、意大利语、德语和荷兰语在内的多种语言。
—— Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
法国人工智能初创公司Mistral携其首个开放模型加入音频竞赛，旨在通过开放权重替代方案挑战封闭式企业系统的主导地位。当地时间周二，Mistral宣布推出其首个面向企业的音频模型系列Voxtral。Mistral称Voxtral可转录长达30分钟的音频。由于其基础为大型语言模型Mistral Small 3.1，该模型能理解长达四十分钟的内容，允许用户就音频内容提问、生成摘要，或将语音指令转化为实时操作，例如调用API或运行函数。Voxtral 还具备多语言能力，能够转录和理解包括西班牙语、英语、法语、葡萄牙语、印地语、意大利语、德语和荷兰语在内的多种语言。
—— Techcrunch
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周二，在首届宾夕法尼亚能源与创新峰会上，美国总统唐纳德·特朗普宣布私营公司将投资超过 900 亿美元，投资领域涉及人工智能、科技和能源。
宾夕法尼亚州是主要的天然气生产州，也是美国水力压裂繁荣的中心；与该计划相关的一些最大投资来自能源公司，包括黑石集团“在宾夕法尼亚州东北部投资 250 亿美元建设数据中心和能源基础设施”，以及第一能源宣布的 150 亿美元扩建项目。
特朗普在活动期间反复呼吁“钻吧，宝贝，钻吧”。参议员戴夫·麦考密克在一份列出这些公告的情况说明书中也提到了一些天然气公司。Enbridge公司计划投资10亿美元，将其天然气管道“延伸至宾夕法尼亚州”。Equinor则投资16亿美元，“提高Equinor宾夕法尼亚州设施的天然气产量，并探索将天然气与数据中心灵活发电连接起来的机会”。Capital Power则表示，将在10年内斥资30亿美元，升级该州的天然气设施。
Google总裁兼首席投资官露丝·波拉特 (Ruth Porat)宣布，公司计划在未来两年内投资 250 亿美元在PJM 地区建设数据中心和人工智能基础设施，该地区包括 13 个州和华盛顿特区，同时还与布鲁克菲尔德能源公司达成一项为期 20 年、价值 30 亿美元的美国水电协议。
云计算公司 CoreWeave宣布计划投资 60 亿美元在宾夕法尼亚州建设一个数据中心，以“支持最前沿的人工智能用例”。Anthropic 将在三年内投入 100 万美元，用于支持一个网络安全教育项目，并在三年内额外投入 100 万美元，“支持卡内基梅隆大学的能源研究”。
Meta 宣布了一项价值 250 万美元的合作伙伴关系，旨在“支持宾夕法尼亚州农村社区的初创企业，并为小型企业提供社区加速器培训”，而 AWS 首席执行官马特·加曼 (Matt Garman)也出席了此次活动，亚马逊指出此前宣布的“计划在宾夕法尼亚州投资 200 亿美元，以扩大云计算基础设施并推进人工智能创新”。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
微软对 Copilot 应用程序及其 Vision 功能进行了新的功能更新，现在可以查看整个Windows 11桌面，而不仅仅是一两个应用程序。从 1.25071.125 版本开始，所有 Windows Insider 成员均可通过所有渠道使用 Copilot Vision，用户可以使用 Copilot Vision 共享整个桌面。
这样，AI 就能看到您看到的内容，并为您提供有关屏幕显示情况的必要信息。您可以向 Copilot 询问提示、改进、见解、指导或任何其他有关当前打开的应用的信息。
打开 Copilot 应用，点击编辑器中的眼镜按钮，即可启动 Copilot Vision。之后，选择您的桌面，开始向 Copilot 询问您感兴趣的内容。
然而，这并不是触发 Copilot Vision 的唯一方法。从现在起，Windows 11 用户可以在与 AI 语音对话时启动 Copilot Vision。微软表示，现在只要您使用语音与 Copilot 交谈，眼镜图标就会出现，这使得启动 Copilot Vision 变得更加方便。
值得注意的是，尽管 Copilot Vision 更新正在面向所有四个渠道的所有 Insider 成员推出，但这些改进仅在已启用 Copilot Vision 的国家/地区可用。此外，更新将逐步推出，因此请给予Microsoft如果您在将 Copilot 应用更新至版本 1.25071.125 或更新版本后仍未拥有这些功能，则需要几天时间才能交付这些功能。
您可以在 Windows 博客官方网站上找到该公告帖子:
https://blogs.windows.com/windows-insider/2025/07/15/copilot-on-windows-vision-desktop-share-begins-rolling-out-to-windows-insiders/
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
🤖 类型：🎯项目
👏 介绍：
RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。via 老胡周刊资源分享频道 - Telegram Channel
GitHub Copilot是一款相当令人印象深刻的工具，它可以利用生成式人工智能 (GAI) 的强大功能，为您编写样板代码和相当复杂的代码。最近微软公司在 Visual Studio Code 中开源了编码助手的实现，以便其他开发人员也能在此基础上进行开发。现在，该公司分享了一些关于其在自身开发过程中如何大量使用 AI 助手的细节。
该公司表示，其内部使用 AI 驱动的编码助手进行代码审查。该工具每月影响超过 60 万个拉取请求 (PR)，几乎占公司总 PR 的 90%。这款编码审查助手没有特定的名称，但它是在开发部门 AI 和数据团队的帮助下构建的，并且在此过程中获得的经验教训随后被应用于 GitHub Copilot 代码审查，也惠及外部客户。
大规模代码审查的一个主要问题是，审查人员有时过于关注语法而忽略了更关键的问题，而代码作者往往难以在复杂的 PR 中定义上下文。这也会导致 PR 被延迟，而这正是 AI 驱动的代码审查发挥作用的地方，因为它们可以在相对较短的时间内解决大多数此类问题。
这款代码审查助手可以自动检查代码、添加注释、标记问题、提出改进和优化建议，并生成 PR 摘要。人工审查人员还可以与助手进行问答环节，以更好地理解代码。团队还可以选择配置助手，并通过自定义提示针对特定问题进行定制。
微软一直强调这一流程的积极影响，称其缩短了审查周期，提升了代码质量，并为开发人员和审阅者提供了学习机会。该公司相信这是编程的未来，这也是它决定通过 GitHub Copilot 代码审查与外部客户分享自身学习成果和工具的原因——该功能已于 2025 年 4 月全面开放。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
一项由跨机构研究团队撰写的新研究论文，旨在推进对未来AI系统，特别是日益“代理化”（agentic）的AI系统的“思维链”（Chain of Thought, CoT）监控能力。该研究获得了资金支持，预示着AI行为监管工具的潜在强大作用。
(@OpenAI)
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🤖 AI时代就业与经济未来：OpenAI播客深度探讨
OpenAI播客最新一期（第三集）邀请到首席经济学家和首席运营官，共同探讨人工智能（AI）时代下就业市场的未来走向和经济发展趋势。
(@OpenAI)
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OpenAI播客最新一期（第三集）邀请到首席经济学家和首席运营官，共同探讨人工智能（AI）时代下就业市场的未来走向和经济发展趋势。
(@OpenAI)
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闲谈 ：AI编程效率反而降低了 ，大家AI 编程的正确姿势到底是什么？
一. 前言
今年我愿称为 AI 工具元年 ，今年爆发出的 AI 工具可能比以往所有时间加起来的都多。
可是在使用的过程中 ，总是那么不尽人意 ，这一篇主要是针对平时使用的问题想知道 ，大家又是如何使用编译工具的呢？
AI 编程工具会使经验丰富的开发者效率降低 19% | InfoWorld --- AI coding tools can slow down seasoned developers by 19% | InfoWorld
二. AI IDE 工具
IDE 工具我主要使用流程是这样的 ：
● 最开始 ： 通义灵码 / 豆包MarsCode ● 这类补全不够智能 ，不具备长代码的能力
● 改进 ： IDEA AI Assistant / GitHub Copilot ● 先吐槽 ： IDEA AI Assistant 就是一坨 ● GitHub Copilot ： 然后就看到了这个 ，整体效果已经非常好了
● 最终 ： Cursor / Trae ● 后面的最终版本就是这个了 ，一开始用了 Trae 的 3美元活动 ，然后后面都在薅 Cursor ● 最近准备进军 Augment 了 ， Gemini Cli 也小试了一下
总的来说 ，大部分市面上的 IDE 编程工具都试过了 ，我主要分为两个场景 ：
● 生产（后端 Java） ： 业务级代码 ，效率其实没有提高 ，还有点降低
● 业余 (Python / HTML ) ： 自己开源的一些组件 ，主要是 Python ，效果杠杠的
2.1 问题是什么 ？
甚至于一些超过100行代码的计算逻辑 ，都不好给他，不然你自己审核代码的时间远大于自己写的时间。
就算它能处理 ，你敢给它处理吗 ？ 金额算错了没人敢担责。
输出里面3成是注释，3成是log ，剩下的代码，我还得给它删一半。
每次问他前还得求着它 ，求你少写点啊 ，别发散了 （虽然是在 Rule 里面）。
不行 ，不能当这么卑微的甲方。
如果以层级来划分 ，在我看来算是 中级程序员 ，在代码老手来看的话 ，这代码是完全看不上眼的。
（这其实和训练的数据良莠不齐有关，没办法，可能未来也不会改）
因为这事 ，代码评审已经被叼了很多回了 ，慢慢的就不想用AI写了。
我怎么说一个资深的评级 ，写出这种代码确实丢面。
或多或少都没那么灵活 ，你要专门告诉它要去找什么什么类。不然他就放飞自我了。
2.2 现在只能干什么了 ？
所以最后还是局限在 ： 具有特定特征 ，没有啥逻辑的基础代码。
所以 ，在这个层面 ，AI 编程的作用还是非常大的 ，我很多开源的应用90% 都是用的 AI 代码生成。
三. 该如何使用呢？
● 问题一 ： 使用了这么久 ，对于生产级的代码 ，AI 编程确实没什么场景了 ？ ● 要么你不追求代码质量和代码洁癖 ，反正无所谓 ● 要么你不怕代码评审被叼 ● 要么你喜欢删代码而不是写代码 ● 要么你业务不重要， 错了就错了
----------------------
● 问题二 ： 是我使用不够全吗 ？ ● 现在第一手用的还是 Cursor ， 通过插件在 IDEA 和 Cursor 之间切换。 IDEA主写 ，Cursor上面生成一些小功能 ● 听说 Augment 也很不错了 ，但是感觉差距只是使用上的 ，代码能力上应该区别不大
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● 问题三 ： 其他的语言感受大吗？ ● 我主要还是针对 Java 这种后端语言 ● 不清楚前端和更底层的 C 在这种方面有什么感觉 ● 感觉脚本类型的语言应该受上面问题的影响会比较小
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● 问题四 ：有没有兄弟试过更高级的方案？
比如自己用的比较复杂的 MCP 或者 Rule。 再或者有没有兄弟尝试过牛逼的 多Agent 用法？
总结
周末在写开源 ，写的有点头疼 ，感觉工具还是不够好 ，小水放松一下 ，欢迎大家讨论一下自己的看法。
最后的最后 ❤️❤️❤️👇👇👇
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一. 前言
今年我愿称为 AI 工具元年 ，今年爆发出的 AI 工具可能比以往所有时间加起来的都多。
可是在使用的过程中 ，总是那么不尽人意 ，这一篇主要是针对平时使用的问题想知道 ，大家又是如何使用编译工具的呢？
AI 编程工具会使经验丰富的开发者效率降低 19% | InfoWorld --- AI coding tools can slow down seasoned developers by 19% | InfoWorld
二. AI IDE 工具
IDE 工具我主要使用流程是这样的 ：
● 最开始 ： 通义灵码 / 豆包MarsCode ● 这类补全不够智能 ，不具备长代码的能力
● 改进 ： IDEA AI Assistant / GitHub Copilot ● 先吐槽 ： IDEA AI Assistant 就是一坨 ● GitHub Copilot ： 然后就看到了这个 ，整体效果已经非常好了
● 最终 ： Cursor / Trae ● 后面的最终版本就是这个了 ，一开始用了 Trae 的 3美元活动 ，然后后面都在薅 Cursor ● 最近准备进军 Augment 了 ， Gemini Cli 也小试了一下
总的来说 ，大部分市面上的 IDE 编程工具都试过了 ，我主要分为两个场景 ：
● 生产（后端 Java） ： 业务级代码 ，效率其实没有提高 ，还有点降低
● 业余 (Python / HTML ) ： 自己开源的一些组件 ，主要是 Python ，效果杠杠的
2.1 问题是什么 ？
常见问题一 ： 无法理解复杂的需求首先你不可能把整个 ERD 给它 ，它就能帮你输出内容 ，对于一个大型业务里面的各种复杂逻辑 ，AI 基本上处理不了。
甚至于一些超过100行代码的计算逻辑 ，都不好给他，不然你自己审核代码的时间远大于自己写的时间。
就算它能处理 ，你敢给它处理吗 ？ 金额算错了没人敢担责。
常见问题二 ： 过于发散 ，总是自己去创造没必要的代码尤其是在 Gemini 2.5 Pro 身上， 这玩意仗着自己上下文长 ，疯狂的给你写代码。
输出里面3成是注释，3成是log ，剩下的代码，我还得给它删一半。
每次问他前还得求着它 ，求你少写点啊 ，别发散了 （虽然是在 Rule 里面）。
不行 ，不能当这么卑微的甲方。
常见问题三 ： 其实也没那么智能 ，偶尔还降智 ，只能仿写一些大流程，小案例AI 编程有的时候能感觉到 ，也不知道是不是降智 ，写的就是不尽人意。
如果以层级来划分 ，在我看来算是 中级程序员 ，在代码老手来看的话 ，这代码是完全看不上眼的。
（这其实和训练的数据良莠不齐有关，没办法，可能未来也不会改）
因为这事 ，代码评审已经被叼了很多回了 ，慢慢的就不想用AI写了。
我怎么说一个资深的评级 ，写出这种代码确实丢面。
常见问题四 ： 代码不符合项目规范 ，没有按照代码规范写一般成熟的公司 ，都有自己的代码规范体系 ，AI 写的代码 ，总是时不时的跳过规范 ，不仅影响整体质量 ，回头还得自己删掉 ，很让人头痛。
常见问题五 ： 终究上下文还是有限 ，全局处理能力不行上下文主要是全链路的索引 ，主要是基于开发工具来说 ，有的处理得好 ， 有的就是瞎处理。
或多或少都没那么灵活 ，你要专门告诉它要去找什么什么类。不然他就放飞自我了。
常见问题六 ： 墙外面的风景这就不多说了 ，DeepSeek 终究还是打不过 Claude 和 Gemini 呀。 老美又天天作妖 ，也不知道什么时候能爽用。
2.2 现在只能干什么了 ？
生产上 ：生产用了一段时间后 ，最后还是只让他写一些不想动脑子的语法糖了 。偶尔帮我生成一个 DTO ，但是这些其实直接会话里面都能做。
所以最后还是局限在 ： 具有特定特征 ，没有啥逻辑的基础代码。
业余上 ：那当然还是好使的 ，因为主要是 HTML 和 Python ，这些我本来就一般般水平 ，也感觉不到好坏 ，只追求结果。
所以 ，在这个层面 ，AI 编程的作用还是非常大的 ，我很多开源的应用90% 都是用的 AI 代码生成。
三. 该如何使用呢？
● 问题一 ： 使用了这么久 ，对于生产级的代码 ，AI 编程确实没什么场景了 ？ ● 要么你不追求代码质量和代码洁癖 ，反正无所谓 ● 要么你不怕代码评审被叼 ● 要么你喜欢删代码而不是写代码 ● 要么你业务不重要， 错了就错了
----------------------
● 问题二 ： 是我使用不够全吗 ？ ● 现在第一手用的还是 Cursor ， 通过插件在 IDEA 和 Cursor 之间切换。 IDEA主写 ，Cursor上面生成一些小功能 ● 听说 Augment 也很不错了 ，但是感觉差距只是使用上的 ，代码能力上应该区别不大
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● 问题三 ： 其他的语言感受大吗？ ● 我主要还是针对 Java 这种后端语言 ● 不清楚前端和更底层的 C 在这种方面有什么感觉 ● 感觉脚本类型的语言应该受上面问题的影响会比较小
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● 问题四 ：有没有兄弟试过更高级的方案？
比如自己用的比较复杂的 MCP 或者 Rule。 再或者有没有兄弟尝试过牛逼的 多Agent 用法？
总结
周末在写开源 ，写的有点头疼 ，感觉工具还是不够好 ，小水放松一下 ，欢迎大家讨论一下自己的看法。
最后的最后 ❤️❤️❤️👇👇👇
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