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开源

十分钟做一个“AI 玄学硬件”：把传感器、提示词和大模型接到一起

来源: oschina.net 51
7 月的 AI 造物活动把题目定得很有意思：十分钟打造一个“AI 玄学硬件”。它听起来像玩笑，但对开发者很实用，因为这类小项目正好覆盖了 AI 硬件原型的核心链路：采集输入、构造上下文、调用模型、输出一段有仪式感的结果。 这里不把“玄学”当成预测能力来包装，而是把它当成一个交互主题。硬件负责制造参与感，AI 负责生成文本反馈。只要边界讲清楚，它就是一个...
# AI # 全栈 # 开源
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LingBot-VLA 2.0 开源：具身模型开始认真处理“全身自由度”

来源: oschina.net 48
蚂蚁灵波开源了新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0。相比今年 1 月的 LingBot-VLA 1.0，这次升级的重点不只是模型版本号变大，而是把具身智能落地里很难绕开的几个问题摆到台面上：机器人构型更多、可控自由度更多、从数据到部署的效率要求更高。 VLA 模型通常指 Vision-Language-Action：输入视觉与语言指令，输...
# AI # 全栈 # 开源
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BleachBit 6.0.2：开发者工具缓存清理更细，Windows 安全修复更值得尽快跟进

来源: oschina.net 52
BleachBit 6.0.2 是一个维护版本，但它不只是“修几个小问题”。这次更新修复了 Windows 上的安全问题，同时把清理范围扩展到一批现代开发者高频使用的工具：Visual Studio Code、Codium、Antigravity、Cursor、Windsurf、Devin 和 Claude Code。对经常在本机跑 IDE、AI 编程...
# 全栈 # 可观测性 # 安全
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SamWaf v1.3.21：升级前先处理密码加密与回滚边界

来源: oschina.net 45
SamWaf v1.3.21 从多个 beta 版本进入正式版，这次升级的关键词很明确：更安全、更省心。对运维来说，最需要提前看清的是登录密码加密方式从 MD5 切换到 bcrypt。向上升级正常情况下无感，但一旦升级后再回滚到 v1.3.21-beta.8 之前的版本，旧版本可能无法识别新密码格式。 WAF 属于边界组件，升级失败的代价通常比普通后台...
# 全栈 # 可观测性 # 安全
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Nebula 1.0：把阿里云 OSS 放进一个像文件管理器的桌面应用里

来源: oschina.net 42
Nebula 1.0.0 的重点不是“又一个对象存储客户端”，而是把多云对象存储管理做成一个统一桌面入口。首个正式版先接入阿里云 OSS，覆盖浏览、上传、下载、分享和传输管理这些高频动作；底层用 Rust + Tauri 做跨平台桌面应用，目标是原生、轻量、打开就能用。 云对象存储的日常操作很碎：找 bucket、进目录、上传一批文件、下载日志包、临时...
# AI # LLM # Rust
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SonnetDB 3.0：把八类数据能力收进一套 SQL

来源: oschina.net 44
SonnetDB 3.0.0 的核心信息很直接：IoTSharp 团队把时序、关系表、键值、JSON 文档、全文检索、向量检索、对象存储和消息队列放进同一个数据库引擎，并通过同一套 SQL 与 API 暴露出来。对开发团队来说，这不是“少装几个软件”这么简单，而是数据建模、查询路径、运维边界都会被重新摆放。 很多系统一开始只有关系表，后来接入设备数据，...
# AI # 全栈 # 后端
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DeepSeek 写代码翻车之后：AI 编程助手最该补上的工程基本功

来源: oschina.net 39
用 AI 写代码最怕的不是它不会做复杂算法，而是它在工程日常里把简单事做坏：用字符串硬拼 YAML、改完代码不跑编译、看到版本号数字小就机械升级。这类问题不够“炫”，但足够伤人，因为它们会直接进入仓库、CI 和线上配置。 这篇文章不讨论模型排名，也不把一次体验放大成绝对结论。更有价值的问题是：当 AI 编程助手在一周实测里暴露出这些低级错误时，团队应该...
# 全栈 # 开源 # 开源中国
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从捐赠人到年度人物：openKylin 6 月社区运营报告透露了什么

来源: oschina.net 55
openKylin 社区 2026 年 6 月运营报告的重点不在某个单点版本发布，而在社区治理和生态关系的推进：新增捐赠人、举办开源生态论坛、颁发首届“openKylin 年度风云人物”。对一个操作系统开源社区来说，这些动作看似偏运营，实际会影响开发者参与、企业投入和长期项目稳定性。 报告中明确提到，openKylin 项目新增两类捐赠人： 中国长城科...
# 全栈 # 开源 # 开源中国
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DeepSeek 自研推理芯片：大模型成本战打到硬件层

来源: oschina.net 34
据报道，DeepSeek 正在开发自有 AI 芯片，而且目标不是训练，而是推理。这个区别很关键：训练芯片解决“把模型做出来”的问题，推理芯片解决“每天把模型便宜、稳定、低延迟地跑起来”的问题。对一家面向真实用户提供模型服务的公司来说，后者往往才是长期成本的大头。 训练和推理对硬件的要求不完全一样。 训练阶段需要巨大的并行计算、显存容量、互联带宽和集群稳...
# AI # 全栈 # 开源
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