可能是目前最好的3B多模态模型，有望做“AI作业帮”

作者：徐浚哲、尹宇阳我们团队近期开源多模态模型VLR1-3B的预览版（preview），欢迎大家尝试：https://huggingface.co/TencentBAC/TBAC-VLR1-3B-pr

还是没忍住…… 产生了职业焦虑。“AI不会让你失业，但会用AI的人会让你失业”，接下来让腾讯技术专家loktar带我们一起走近这些技术真相…… 一、AI需要祛魅：从工具视角看本质 当大众感知到技术存在时，它往往已是成熟的应用形态。如今的大模型浪潮与98年诞生的卷积神经网络本质相同——技术突破需要时间沉淀，爆发前往往经历着漫长蛰伏期。面对技术演进规律，loktar提出两个关键： 1.AI的创造力边界：所有输出均基于既有的数据训练，真正的创造性仍需人类主导； 2.替代的“重复性法则” ： 机械性、标准化的工作首当其冲会被替代，而需要复杂决策与创新性的领域仍需要人类把关，反而会因使用AI辅助而获得价值提升。 二、破除职业焦虑：成为“问题解决者” 针对“程序员35岁危机”的焦虑，loktar说： 1.转岗“永不晚” ：没有天生的大模型专家，技术爆发期让所有人都回到了同一起跑线上。程序员的核心优势是数据思维与工程能力，这是比掌握某个框架更底层的竞争力啊！ 2. 警惕“提示词依赖” ：未来产品设计将弱化专业术语门槛，要知道，工具的价值在于释放创造力，而非制造技术壁垒； 3. 聚焦“不可替代性” ：1998年Excel普及时，虽然会计行业经历了一场大洗牌，却催生了大量财务分析等高阶岗位的需求。历史总在重演，与其焦虑被替代，不如思考如何用AI放大自身优势。例如前端开发、客服等岗位需从“执行者”转型为“问题定义者”，在性能优化、用户体验等维度深化价值。 三、冷静看待热潮：泡沫终将回归价值 对于当前行业争论，听听loktar的预判…… 1.短期泡沫客观存在：从区块链到元宇宙，资本永远需要新的故事，资本的追逐也容易催生各种噱头，但长期必然回归实用主义； 2.迎接应用爆发年：2025-2026年或许将成为“应用爆发年”，当算力成本不断下降，也将推动AI深入政务、教育、制造等领域需求； 3.开源与闭源的终局：就像Linux没有杀死Windows，技术普惠是必然趋势，掌握高质量垂类数据的企业将成赢家。 “真正的技术变革不会以颠覆者的姿态突然出现，而是会像一个玩具一样被社会悄悄接纳，宫崎骏手绘动画之所以动人，正因其承载着机器无法复制的生命体验。与其恐惧替代，不如拥抱工具，让AI成为守护生命、激发创意的‘温暖伙伴’。” #AI #禁止焦虑

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深度解析大模型技术演进脉络：RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景

作者：jaymie大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构

腾讯网关TGW：用户无感知快速迁移及故障自愈能力 | USENIX ATC '25

腾讯网关团队与清华大学联合撰写的学术论文《TGW: Operating an Efficient and Resilient Cloud Gateway at Scale》（《腾讯网关TGW：一种面向

300万奖池已就位，轻游梦工坊邀你零代码搭爆款

不用敲代码也能“手搓”爆款游戏？零代码游戏编辑器《轻游梦工坊》了解一下！为了激发游戏开发者的创作热情，2025轻游梦工坊全国游戏创作大赛为开发者准备了高达300万元的总奖池，刷新同类赛事纪录。即日起，

开源协议超过2000种，那我选错了..能捅出多大篓子？

话题背景这几年，因为开源协议“倒大霉”的开源项目不在少数，典型的案例例如因GPL协议的“传染性”而被索赔9亿等等（只要产品中用了GPL代码，所有关联代码必须开源）。那是不是说，GPL传染性极高，用do

LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案

作者：huaxing知其然，然后知其所以然。本文主要是对学习赛博活佛Andrej Karpathy 7个小时教学视频的总结和拓展阅读笔记，推荐去看原视频，很精彩，链接在文末。从最常用的聊天应用过程分析

200K上下文突破：AI编程新星Augment崛起

作者：啄木鸟AI编程安全研究团队AI编程新星Augment：技术突破与行业颠覆AI编程圈最近来了个“新人”，名为Augment，主打“全栈式AI编程助手”。并在年初以 65.4%的SWE-bench

每天上线一个新系统，这款腾讯自用低代码有什么不同

在腾讯，有一款广泛使用的低代码平台，名叫无极，也是腾讯端服务联盟成员。它支撑了大量业务的运营系统、管理系统以及产品门户，平均每天上线1.2个新系统，用户覆盖腾讯1/3的员工。众所周知，腾讯的业务跨度很

不提代码，证明你是程序员

腾讯内部工位曝光，被全公司围观的工位竟长这样！

到假期了，今天给大家看点有意思的——腾讯员工工位照片大赏。我们随机去探访了些鹅厂上班族的工位。看了后不能说不像，可以说是完全不一样。有把植物园搬到工位的，有一桌全是手办的，有看起来随时要“跑路”的，有

腾讯开源跨平台开发框架 Kuikly，能显著提升多端开发效率

Kuikly 是腾讯广泛使用的跨端开发框架，基于 Kotlin Multiplatform 技术构建，为开发者了提供技术栈更统一的跨端开发体验。已在 QQ、腾讯新闻、QQ 音乐、搜狗输入法、QQ 浏览

又一次被微信隐藏功能震撼到了...

智能体Agent与工作流构建实战指南：从选型决策到高效实施

作者：fred历经多个业务系统的构建，我深感Anthropic的《Build effective agents》一文与自身实战经历高度契合。本文在详解工作流与Agent的技术选型标准、设计模式应用及实

如果今年只看一本书，那一定是…

文末有赠书福利。你有“代码执念”吗？本期推出4·23特别策划——「不止代码」大牛书单，这个世界读书日，我们想邀你暂别技术栈的冰冷逻辑，潜入代码之外的宇宙，我们邀请了九位鹅厂同事，为大家推荐了技术与其他

腾讯发布Conan-Embedding-V2，登顶MTEB中英榜单，性能更强、覆盖场景更广

作者：ethanntang导语Embedding模型作为RAG中检索召回的重要一环。我们团队在2024年8月底发布了中文Embedding模型Conan-Embedding-V1取得了CMTEB榜单S

Linux五种IO模型和三种多路复用技术大详解

作者：symen前言：在Linux系统中，实际上所有的I/O设备都被抽象为文件这个概念，一切皆文件（Everything is File）。无论是磁盘、网络数据、终端，还是进程间通信工具（如：管道pi

从模型原理到代码实践，深入浅出上手Transformer，叩开大模型世界的大门

作者：Plus序言作为非算法同学，最近被Cursor、DeepSeek搞的有点焦虑，同时也非常好奇这里的原理，所以花了大量业余时间自学了Transformer并做了完整的工程实践。希望自己心得和理解可

MCP协议深度解读：技术创新正以前所未有的速度突破

作者：rianOpenAI 官宣全面支持MCP协议，至此MCP已得到业界广泛的认可。正逐步成为AI应用架构的基础协议。做为AI应用架构的USB-C,MCP原理是怎样的？对实际业务又有何影响呢？本文以M

AI Agent破局：MCP与A2A定义安全新边界

作者：Nicky，朱雀实验室蓝军负责人通信协议是AI Agent加速落地的核心基础设施之一。Anthropic推出的MCP已逐步确立其作为AI Agent连接外部工具的标准协议地位，而Google最新

泄漏！知名程序员AI受害，3000字带你避坑

作者：啄木鸟团队我们是专注AI编程安全的啄木鸟团队，致力研究并解决AI编程过程中遇到的一系列安全问题。一，开源大佬也难逃“AI安全问题”在程序员的世界里，Simon Willison是一个知名人物。他

MCP，这个AI 开源协议有多大想象空间？

话题背景在AI技术迅猛发展的今天，模型的开源与协作方式正以前所未有的速度演化。随着模型体量的激增、功能模块的碎片化，以及对复用与定制化需求的增加，传统的模型发布与管理模式已经难以满足行业对效率与创新的

把MCP和AI代理部署在无服务器架构上，大幅提升业务性能

作者：maxlongMCP协议通过标准化接口实现AI模型与外部工具的无缝连接，而Serverless架构提供弹性计算资源，两者结合可解决AI代理的动态资源需求。例如，企业内大量AI智能体（如千人规模）

我永远都不是一个“高级”工程师 自己面对的困境被夸大，最基础的事被低估，为什么没有技术含量的工作能让人成长得最快？今天我们一起聊聊关于一位杰出工程师tk成长的那些事... 一、35岁，应该比20岁竞争力更强 提到35岁的问题，无非是担心自己在达到一定年龄之后，在整个的职场里面竞争力下降了。当然有别的问题，有可能上有老下有小，生活压力变大了。 平均来看，从硕士毕业到35岁差不多10年，这10年中要是利用好工作中点点滴滴的机会，拓展了自己的能力的深度和广度，把知识在专业方向从一个点积累成了厚实的网。 做脑力劳动的，你如果真的能够去愿意终身学习，能力、竞争力是能随着年龄增长的。所以说我们要变成老师傅，而不是老工人。哪怕在工厂、在车间，干了20年，变成了老师傅就值钱了。要是变成一个老工人，就会被那些新工人取代。 二、你永远都不是高级技术人才 2002年，tk毕业参加工作，做网络安全产品的入侵检测，每天的主要工作就是去网上下载各种病毒木马和攻击程序，在虚拟环境里跑，抓包看特征。这些规则多数是没有技术含量的，做了大概一年多。但在工作很多年后，tk发现那是他人生中技术成长最快的阶段之一。 不同程序要在不同操作系统下运行，要用不同的编译器，要依赖不同的环境。其中涉及的不懂的知识，tk遇到一点就记一点，只要每天能学会一个新词、了解背后的信息，一年就学了365个词。表面看起来是一个个的点，但其实背后的知识就像树根，树根多了，下面就可以织成了一张知识的网。 想要更好、更快地织起这张网，一开始选择点的时候，要选择距离不是很远的点，那么它才有可能更快建立成网状结构；每个点让它横向的分出来的线拉长，线越长就更有可能和其他点延伸出来的线交织。 三、去学很土、很扎实的东西，才能真的懂 同样一个技术方向，哪怕你学python，相关的书很多，但是最经典的就是那几本。 如果要想去学某一项技术，就找它的相关原始标准文档，如果嫌文档枯燥，就去找行业里对这个技术的最经典的实现。如果还嫌麻烦，就去从头到尾去看看这个最经典实现的帮助文档，或者是用户手册，带来的收获绝对是不一样的。 看起来是一个很简单的思维，很多时候，可能就是需要我们学着硬着头皮，去学一些感觉很土的、很扎实的东西。

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