据GitHub发布的《Octoverse 2025》报告预测，到2030年，印度的软件开发者数量将超越美国，成为全球第一。目前，美国以2800万名开发者领先，但印度正以更快速度增长。报告显示，从现在到2030年，印度预计将再增加超过3560万名开发者 ...

报告显示，从现在到 2030 年，印度预计将再增加超过 3560 万名开发者，总数将突破 5750 万，超过美国预计的 5470 万。GitHub 指出，印度以及亚太地区的高速增长，主要得益于政府推动的技术培训计划和 AI 驱动的本地语言开发工具。

据外媒援引GitHub近期发布的《Octoverse 2025》报告 指出 ...

GitHub Copilot让AI辅助编码成为日常，而SWE-bench基准测试的建立 ... 第一个限制是语言单一。 它们几乎都专注于Python，因为SWE-bench最初就是一个纯Python的测试集。

印度程序员世界闻名，据媒体报道，GitHub近日发布《Octoverse ...

FastMCP 可以很方便地和 Google、GitHub、Azure 这些平台集成 ... 它就变成了能读写、能执行的主动 agent。 总结 FastMCP 让 AI 和真实世界的数据、API、工具对接变得相当简单。几行 Python ...

面对OpenAI Atlas、Perplexity Comet等AI浏览器席卷而来的浪潮和Web ...

学界杀入主赛道！UCL 校园团队 EuniAI 抛出开源智能体 Prometheus，在 SWE-bench Verified 上 71.2% Pass@1、主榜实锤合并；成本低至 $0.23/issue。

在开源机器人项目中，“可控、可编程、可扩展” 一直是社区追求的三要素。来自 GitHub 的项目 PITANK（Pi + Tank），正是这样一个兼具学习性与实用性的机器人系统。它以 Raspberry Pi 为核心控制平台，集成电机控制、视频传输与远程操作功能， 让任何爱好者都能快速上手一台可移动、可联网的“智能履带机器人”。 PITANK 的名字来源于 “Pi” 与 “Tank” 的组合，直译 ...

在人工智能与边缘计算深度融合的今天，将AI模型高效部署于终端设备已成为产业智能化的关键。本文将分享基于米尔MYD-LR3576边缘计算盒子部署菜品识别安卓Demo的实战经验。该设备凭借其内置的强劲瑞芯微RK3576芯片，为视觉识别模型提供了充沛的本地AI算力，成功将“智慧识菜”的能力浓缩于方寸之间，充分证明了其作为边缘AI应用坚实载体的卓越性能与可靠性。

Meta的PyTorch团队推出了Monarch，这是一个开源框架，旨在简化跨多个GPU和机器的分布式AI工作流。该系统引入了一个单控制器模型，允许一个脚本协调整个集群的计算，降低了大规模训练和强化学习任务的复杂性，而无需改变开发者编写标准PyTor ...

导语：Transformer 语言模型具有单射性，隐藏状态可无损重构输入信息。 最近，一篇名为《Language Models are Injective and Hence Invertible》的论文在学术界和科技圈引起了广泛讨论，甚至连老马的 ...