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Android N安全功能详解：为恶意程序开启“困难模式”

在Android系统加密方面的大量调整： 硬件支持的秘钥同样被要求强制执行。此前Google为开发者提供相关的选项来选择在TrustZone(Android内核的安全区)储存加密秘钥。不过自Android N开始，TrustZone成为了能够储存加密秘钥的唯一区域。 为了阻止开发者使用糟糕的加密方式从而容易被暴力破解，也反对Android系统的开发者使用Crypto提供商。此外你可能也已经从其他新闻报道或者科技博文中看到在Android N系统中，Google将会授予用户对文件夹进行数据加密的权限。 在此之前，Google为用户提供了全盘加密功能，但是有用户报告存在性能方面的问题 ，所以为何防止因为加密耗时太长、解密和验证没有必要的垃圾文件，Google现在允许用户只对需要保护的文件夹进行数据加密。 围绕着加密，Google还对现有的Network API进行升级简化开发者管理和处理HTTPS。去年在Android Marshmallow中，如果他们并未使用加密Google允许开发者自动阻止第三方SDK。而在今年Google新增了过滤系统能够允许开发者定制筛选哪些URL链接能够使用明文的HTTP请求，而HTTPS域名则必须阻止或者无法建立连接。此外Network API能够在所有设备上统一CA Store，在所有用户安装凭证的网站不再默认认为是“受信任的”。 Android N获得长达11年悠久历史的Linux沙盒功能 Google同时还宣布Android N将会引入“困难模式”的Mediaserver组件。对于“困难模式”，Google此前透露就是将Mediaserver分割称更小的沙盒组件。沙盒功能很早就被引入，在Android N中Google从Linux Kernel中移植了“seccomp”的沙盒功能，是Android OS诞生之初并未涵盖的Linux Kernel分支。 Android N将会允许在后台安装系统更新，当用户下次启动设备的时候就自动进行部署。此外，Android N中新添了名为“Android 安全补丁级别”的全新指示器，能够显示最新安全补丁的日期，所以你能够轻松的知道是否应该进行升级了。 Google同时强化了指纹识别机制，为开发者提供了更多的精细控制选项来扩展授权模型，并引入了允许开发者确认设备健康的新功能并能够知道某些人是否尝试篡改系统的核心代码。 Android N向恶意程序、银行木马宣战 为进一步和恶意程序的斗争，Google将会对Devices Admin APIs的访问进行限制。Apps无法通过编程方式来更改现有密码，且所有设备的admin应用都能够被卸载，从而更轻松简单的移除带admin权限的恶意程序。 Google计划通过对SYSTEM_ALERT_WINDOW功能的改进来限制更改用户密码，能够限制应用覆盖其他应用的或者系统日志的能力。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02
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15+文章详细讲述Serverless：开启函数计算时代！（含PDF下载）

在2017年云栖大会·南京峰会上，阿里云发布新产品——函数计算。 阿里云函数计算（Function Compute）是一个事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算，您无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行您的代码。 函数计算是Serverless新互联网技术架构的执行环境，Serverless应用逻辑并非全部在服务端实现，而是采用FaaS（Function as a Service）架构，通过功能组合来实现应用程序逻辑。Serverless是一个宽泛的概念，很多存储、计算和中间件服务都是Serverless的，而FaaS (Functions as a Service) 是Serverless的子集，也是实现整个应用Serverless化的核心服务。 传统的互联网APP主要采用C/S架构，服务器端需长期维持业务进程来处理客户端请求，并调用代码逻辑完成请求响应流程。而在Serverless架构中，应用业务逻辑将基于FaaS架构形成独立为多个相互独立功能组件，并以API服务的形式向外提供服务；同时，不同功能组件间的逻辑组织代码将存储在阿里云函数计算等产品上，业务代码仅在调用时才激活运行，当响应结束占用资源便会释放。 最新观点 阿里云函数计算负责人不瞋最近在接受采访中表示： 从云计算整体发展趋势而言，Serverless 的出现是意料之中。云计算的第一阶段是基础设施即服务，用户能够使用和调动大规模的计算资源；接下来需要攻关的是如何高效利用资源、更加有效的降低成本，更加弹性的面对业务波动，这就是函数计算的用武之地。 Serverless 与微服务是一脉相承的，微服务和 Serverless 是契合的，都强调系统的解耦。 Serverless 和微服务的未来发展是相互借力的。 访谈全文，可参考《与微服务一脉相承，Serverless适用何种场景，会带来哪些冲击？》。 技术文章 触摸云端编程之道——基于函数计算的serverless应用开发（2017.05）：https://yq.aliyun.com/articles/75345 仅为代码实际运行资源付费，解构阿里云函数计算（2017.05）：https://yq.aliyun.com/articles/75349 毫秒级弹性伸缩，阿里的函数计算平台让开发者进入计算时代（2017.04）：https://yq.aliyun.com/articles/74571 数加平台如何通过Serverless 架构实现普惠大数据（2017.01）：https://yq.aliyun.com/articles/60123 函数计算——事件驱动的serverless计算平台（2016.11）：https://yq.aliyun.com/articles/62719 云上技术架构和业务架构的进化之路——阿里云Serverless的解决方案（2016.11）：https://yq.aliyun.com/articles/62707 利用阿里云容器轻松实现Serverless服务（2016.11）：https://yq.aliyun.com/articles/62715 API网关，让Serverless服务开放更加迅速（2016.11）：https://yq.aliyun.com/articles/62714 Serverless日志处理挑战与方案（2016.11）：https://yq.aliyun.com/articles/62716 消息服务在Serverless中的应用（2016.11）：https://yq.aliyun.com/articles/62717 阿里云函数计算：事件驱动的serverless计算平台（2016.09）：https://yq.aliyun.com/articles/60966 Serverless技术架构：极简运维，无限扩容（2016.09）：https://yq.aliyun.com/articles/60158 大道至简：基于Docker的Serverless探索之旅（2016.08）：https://yq.aliyun.com/articles/59483 BaaS云架构核心模式之Serverless架构：用服务代替服务器(Martin Fowler)（青霖，淘宝技术部）（2016-07）：https://yq.aliyun.com/articles/57221 基于阿里云数加平台的大数据Serverless实践：https://yq.aliyun.com/articles/62718 PDF下载 *《云上技术架构和业务架构的计划之路：阿里云Serverless的解决方案》：https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=691 Serverless并不是说不再需要服务器，而是说不再需要关注服务器的管理，将计算资源的管理和运维直接托管给服务商。阿里云Docker服务，FunctionCompute，API Gateway以及可以被外部访问的存储与数据库服务让大家的架构不再担忧突发流量，节点失效以及无法根据业务伸缩等问题。在架构上的这种改变必然又能带来业务的持续发展，让技术服务和数据服务真正做到按量的付费，让开发者的技术和数据也能够普惠到更多的人。 *《函数计算：事件驱动的serverless计算平台》：https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=685 Aliyun FunctionCompute是阿里云即将推出的事件驱动的计算服务，能帮助用户快速的构建高可靠，低成本，弹性伸缩的serverless应用。本次分享杨皓然和大家探讨了serverless应用的典型场景，以及使用Aliyun FunctionCompute构建serverless应用的设计模式和典型案例。 *《使用API网关快速开放Serverless服务》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=690 API是企业对外暴露服务的重要途径，然而开放API却不仅仅是开发成本，随着日益增长的客户和不断扩充的业务，还需面对多版本管理、安全防护和流量控制等管理及运维工作，来满足差异化的用户和日趋复杂的系统结构。本次分享谢文龙针对用户如何通过API网关托管API，和使用他人API快速构建Serverless服务做了深度介绍。 *《基于阿里云容器服务实现Serverless服务》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=688 Docker容器有很多优秀特性，比如资源隔离、自包含的镜像、启动迅速等，非常适合用来打造Serverless服务。在此基础上，阿里云容器服务还提供了集群管理、资源调度、负载均衡、弹性伸缩等功能，可以极大地简化应用开发与部署。本次分享陈萌辉深入介绍了这些特性，并分享相关的案例。 *《Serverless日志处理挑战与方案》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=687 随着容器、函数计算、API网关发展，计算离逻辑表达越近、离物理资源越远。同样，日志也逐渐从文本记录演化成按需而用的模式。简志根据业界计算、存储的变化、及阿里集团过去几年的实践，和大家讲述了日志处理发展过程。并且通过最新发布的日志服务2.0，演示了如何解决DevOps场景中的几个经典问题。 *《消息服务在Serverless中的应用》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=686 *《基于数加平台的大数据Serverless实践》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=689 大数据应用流程长，业务逻辑复杂，技术门槛高，班输通过几个典型场景的案例分享，讲述了数加平台如何利用Serverless 架构将数据科学家从各种工程搭建和平台运维的底层事务里面解放出来，让大家可以把精力都用在数据业务价值的发掘
2017-05-04
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装X式的阅读代码，无需开启Android Studio来运行项目

这篇博文主要是给自己做个笔记，木有啥技术可言，也是方便自己在阅读代码的时候省去繁重的AS带来卡卡的感觉。 这篇博文是stormzhang大神那参考来的，很久就久仰大名了，今天没事逛了下他的博客，写的很全面，还有一些代码之外的问题探讨，让自己开阔了不少眼界，继续follow学习 现在，我们手上什么都没有，接下来，我们来一步一步的实现 随便找一个github上面的源码下载下来 用git clone 把源码下载下来，你也可以把压缩包下下来都可以，我用的是这个源码 然后cd到下载下来的目录 或许你已经看到这个项目目录下面有一个gradlew.bat的批处理文件 我用git cd到项目目录然后执行gradlew命令的时候报bash: gradlew: command not found，不晓得怎么回事，可能和cmd不太一样，然后我用cmd执行了一下gradlew，执行是没问题的 检查app目录下面的build.gradle之前是否已经下载过了 看看自己的sdk是否已经下载这个配置了，要是自己有其他的话，可以更改，不然会编译不通过 compileSdkVersion 24 buildToolsVersion "24.0.0" defaultConfig { applicationId "com.gjiazhe.wavesidebar.sample" minSdkVersion 11 targetSdkVersion 24 versionCode 1 versionName "1.0" } gradlew clean一下 稍微的等等，需要clean下项目有没有错 这一步就像as build目录下面的clean project gradlew build项目 执行gradlew build命令 会下载一些gradle配置的文件，最后会看到BUILD SUCCESSFUL 成功字样 打包项目 build通过后，就可以开始打包项目了，我们打包debug项目，然后执行gradlew assembleDebug 最后也会看到打包成功字样，在WaveSideBar\app\build\outputs\apk的目录下面也会看到打包好的debug版本的app-debug.apk 运行项目 运行项目到模拟器 ，执行gradlew installDebug命令 查看运行项目 体验还是很不错的，源码查看的话可以下载个sublime来查看源码 特别的轻巧，避重就轻，要是还有一些gradle知识想了解的话可以看看stromzhang的给 ANDROID 初学者的 GRADLE 知识普及，讲的很好，很受用，还有一些打包release版本，里面都有，努力学习，继续学习，最后，想找份工作，求推荐
2016-11-28
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人工智能八大行业创新应用，开启智慧之路

在今年云栖大会·北京峰会上出现了一个“神秘人物“，他不仅会模仿马云说话，还会看图说话，甚至可以“解说“一场篮球比赛，还能预定行程，预测交通，他就是阿里云推出的人工智能ET。ET背后采用的是大数据Ai技术，基于阿里云强大的计算能力，正在多个领域不断进化，目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。强大的人工智能ET的技术具体会应用到哪些业务场景？ 说到人工智能ET，不得不提阿里云那个神秘而又神奇的团队，因为听说这个团队最早是由一群科学家组成的，而且个个都是精英奇才。那他们每天的工作都是干啥？难道真的如传说中的是在打造大数据智能机器人？实际上，他们正在努力积极的探索人工智能在各行业中的应用，通过利用阿里云强大的计算平台加上顶级专业的算法与行业数据有机的融合，不断的挖掘数据的价值，从而实现用数据驱动行业创新，用数据提
2016-11-27
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Solon AI Remote Skills（Mcp Skill）：开启分布式技能的“感知”时代

引言：AI Agent 的“最后一公里”挑战 在 AI Agent 的工程实践中，我们正在经历一场从“本地集成”到“云端插件化”的变革。过去一年，行业见证了Model Context Protocol (MCP)的崛起，它成功解决了大模型与外部工具跨进程连接的“协议标准化”问题。然而，随着企业级场景的深入，开发者们发现：仅仅实现连接是不够的。 今天，Solon AI 3.9.0 正式提出Remote Skills（远程技能）的概念。这一特性并非对 MCP 的简单封装，而是将原本静态的、被动触发的 MCP 工具集，进化为具备业务感知力、生命周期管理和动态路由能力的分布式智能单元。 一、 从 MCP Tools 到 Remote Skills 的跨越 传统的 MCP 交互模式本质上是一种“静态广播”。服务端一旦启动，便会将所有工具（Tools）全量暴露给大模型。这种模式在单机实验环境下运行良好，但在复杂的多租户、高安全要求的企业级业务中，会引发三个致命的工程痛点： 1. 上下文噪音（Context Noise）与 Token 膨胀： 大模型的上下文窗口是昂贵且有限的。如果一个系统拥有 500 个工具，即使是简单的闲聊或基础查询，传统的 MCP 也会将 500 个工具的 JSON Schema 全部塞进 System Prompt。这不仅白白浪费了大量 Token 成本，更严重的是，过多的干扰信息会导致模型产生“注意力分散”，降低推理的准确性。 2. 权限真空（Security Risks）与越权调用： 在 MCP 的原生架构中，模型对工具的可见性是“全量”的。模型无法自发地根据当前用户的角色动态隐藏敏感操作。例如，一个实习生询问订单信息，模型可能会在推理过程中尝试调用OrderCancel（取消订单）工具。虽然执行层可以拦截，但这种“可见即可试”的模式本身就是巨大的安全隐患。 3. 行为失控（Instruction Gap）： 工具（Tools）描述了“能做什么”，却无法告知模型在特定背景下“该怎么做”。例如，同一个“查询利率”工具，在深圳分行和上海分行的业务逻辑中可能有着截然不同的前置约束，静态的 MCP 协议无法传递这种动态的“行为准则”。 Remote Skills 的核心思想是： 将远程工具包装在 Skill 生命周期之中，使其具备感知当前 Prompt 上下文的能力，从而实现从“静态描述”到“动态契约”的跃迁。 二、 核心机制：感知、挂载与动态路由 Solon AI 通过在McpSkillClient（客户端代理）与McpSkillServer（服务端实现）之间建立一套上下文协商机制，赋予了远程技能“思考”的能力。这主要体现在以下三个层面： 1. 智能准入 (isSupported)： 从“全量加载”到“按需激活” Remote Skill 不再是盲目激活。在会话开始前，服务端会解析当前的 Prompt 属性（如租户 ID、用户画像、当前意图属性）。通过执行isSupported逻辑，服务端可以决定当前技能是否参与此次对话。 工程价值：只有当对话涉及“财务报表”且用户具备“审计员”权限时，财务技能才会被挂载到内存图中。这从物理层面消除了非相关工具的干扰。 2. 动态指令注入 (getInstruction)： 赋予工具“业务灵魂” 技能不再仅仅是 API。挂载时，服务端会通过getInstruction根据上下文动态下发指令约束。这种机制允许开发者在不修改模型提示词的情况下，实时调整 Agent 的行为逻辑。 示例：当感知到请求来自移动端，服务端注入：“回复请保持简洁，尽量使用 Markdown 表格，不要输出超过 200 字。” 3. 三态能力路由 (getToolsName)： 精细化权限隔离 这是 Remote Skills 最具突破性的功能。服务端可以根据请求者的身份，动态决定下发哪些工具名称，实现“工具级的 RBAC”： 全量授权：针对超级管理员暴露所有调试和管理工具。 精准过滤：针对普通业务员，隐藏Delete或BatchUpdate类的高危工具。 完全拦截：当检测到异常请求（如 IP 属地异常）时，即便技能已激活，也可瞬间关闭所有工具访问权限。 三、 实战：构建具备“自省”能力的远程技能 1. 客户端：极致简化的集成体验 在 Solon AI 框架中，McpSkillClient 将复杂的远程通信和协议转换透明化了。开发者只需关注业务属性（Attrs）的注入。 import org.noear.solon.ai.chat.ChatModel; import org.noear.solon.ai.chat.prompt.Prompt; import org.noear.solon.ai.mcp.McpChannel; import org.noear.solon.ai.mcp.client.McpClientProvider; import org.noear.solon.ai.mcp.client.McpSkillClient; // 1. 构建 mcp 客户端 McpClientProvider mcpClient = McpClientProvider.builder() .channel(McpChannel.STREAMABLE) .url("http://localhost:8081//skill/order") .build(); // 2. 构建带有深度业务属性的提示词 Prompt prompt = Prompt.of("帮我处理 A001 订单") .attrPut("tenant_id", "solon_cloud") .attrPut("user_role", "ADMIN") .attrPut("client_ip", "10.0.0.1"); // 3. 注入远程技能代理，框架会自动处理上下文透传 chatModel.prompt(prompt) .options(o -> o.skillAdd(new McpSkillClient(mcpClient))) .call(); 2. 服务端：声明式的安全能力导出 通过继承McpSkillServer，你可以轻松实现具备动态防御能力的远程服务。注意这里是如何通过代码逻辑控制工具暴露的。 import org.noear.solon.ai.annotation.ToolMapping; import org.noear.solon.ai.chat.prompt.Prompt; import org.noear.solon.ai.mcp.McpChannel; import org.noear.solon.ai.mcp.server.McpSkillServer; import org.noear.solon.ai.mcp.server.annotation.McpServerEndpoint; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/skill/order") public class OrderRemoteSkillServer extends McpSkillServer { @Override public boolean isSupported(Prompt prompt) { // 逻辑准入：如果请求没有租户标识，直接拒绝挂载该技能 return prompt.attr("tenant_id") != null; } @Override public List<String> getToolsName(Prompt prompt) { // 动态路由：实现物理级的工具隔离 List<String> tools = new ArrayList<>(); tools.add("OrderQuery"); if ("ADMIN".equals(prompt.attr("user_role"))) { tools.add("OrderCancel"); // 仅管理员可见 } return tools; } @ToolMapping(description = "查询订单详情，包含物流状态") public String OrderQuery(String id) { ... } @ToolMapping(description = "紧急取消订单，此操作不可逆") public String OrderCancel(String id) { ... } } 四、 架构反思：为什么这是企业级 Agent 的必然选择？ 将 MCP 进化为 Remote Skills 之后，AI 系统的架构质量获得了质的飞跃： 极致的上下文纯净度（Purity）：通过动态过滤，模型只看到“此时此刻、此人此权”下该看到的工具。这种“最小化信息原则”极大提升了推理成功率，并显著降低了 Token 损耗，对于大规模并发系统而言，这直接关系到运营成本。 硬核安全模型（Hardened Security）：在过去，我们试图通过“提示词（Prompt Injection）”来防御非法调用。但在 Remote Skills 架构下，权限控制从“约束模型”提升到了“服务端物理过滤”。即便大模型尝试攻击未授权工具，由于工具定义根本未曾下发，攻击将无从谈起。 能力的热更新与治理（Governance）：在分布式环境下，业务逻辑、工具列表和行为准则全部收敛于远程服务端。这意味着，当业务调整（如增加一个退款限制逻辑）时，开发者只需更新 McpSkillServer 的代码，成百上千个正在运行的客户端 Agent 即可瞬间获得能力升级，无需重新发布。 Solon AI Remote Skills 不仅仅是一套协议的实现，它更是一种关于“如何管理分布式智能体能力”的深度思考。它让 AI 插件从此告别了“静态广播”的时代，步入了“按需分配、智能感知”的新阶段。 五、 展望未来：迈向“技能即服务” Solon AI Remote Skills 不仅仅是一套协议的实现，它更是一种关于“如何像管理微服务一样管理 AI 能力”的深度思考。在未来的 AI 架构中，大模型将不再是一个臃肿的“万能盒子”，而是一个精简的“推理枢纽”，通过 Remote Skills 协议，按需连接全球各地的分布式专家单元。 通过让 AI 插件告别“静态广播”，步入“按需分配、智能感知”的新阶段，Solon AI 正在为开发者提供更稳健、更可控、更具商业价值的 Agent 开发框架。
2026-01-26
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LongCat-Flash-Omni正式发布并开源：开启全模态实时交互时代

自9月1日，美团正式发布 LongCat-Flash 系列模型，现已开源 LongCat-Flash-Chat 和 LongCat-Flash-Thinking 两大版本，获得了开发者的关注。今天 LongCat-Flash 系列再升级，正式发布全新家族成员——LongCat-Flash-Omni。 LongCat-Flash-Omni 以 LongCat-Flash 系列的高效架构设计为基础（ Shortcut-Connected MoE，含零计算专家），同时创新性集成了高效多模态感知模块与语音重建模块。即便在总参数 5600 亿（激活参数 270 亿）的庞大参数规模下，仍实现了低延迟的实时音视频交互能力，为开发者的多模态应用场景提供了更高效的技术选择。 综合评估结果表明，LongCat-Flash-Omni 在全模态基准测试中达到开源最先进水平（SOTA），同时在文本、图像、视频理解及语音感知与生成等关键单模态任务中，均展现出极强的竞争力。LongCat-Flash-Omni 是业界首个实现“全模态覆盖、端到端架构、大参数量高效推理”于一体的开源大语言模型，首次在开源范畴内实现了全模态能力对闭源模型的对标，并凭借创新的架构设计与工程优化，让大参数模型在多模态任务中也能实现毫秒级响应，解决了行业内推理延迟的痛点。 模型已同步开源，欢迎体验： Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni Github：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni 技术亮点 极致性能的一体化全模态架构 LongCat-Flash-Omni 是一款拥有极致性能的开源全模态模型，在一体化框架中整合了离线多模态理解与实时音视频交互能力。该模型采用完全端到端的设计，以视觉与音频编码器作为多模态感知器，由 LLM 直接处理输入并生成文本与语音token，再通过轻量级音频解码器重建为自然语音波形，实现低延迟的实时交互。所有模块均基于高效流式推理设计，视觉编码器、音频编解码器均为轻量级组件，参数量均约为6亿，延续了 LongCat-Flash 系列的创新型高效架构设计，实现了性能与推理效率间的最优平衡。 大规模、低延迟的音视频交互能力 LongCat-Flash-Omni 突破 “大参数规模与低延迟交互难以兼顾” 的瓶颈，在大规模架构基础上实现高效实时音视频交互。该模型总参数达 5600 亿（激活参数 270 亿），却依托 LongCat-Flash 系列创新的 ScMoE 架构（含零计算专家）作为 LLM 骨干，结合高效多模态编解码器和“分块式音视频特征交织机制”，最终实现低延迟、高质量的音视频处理与流式语音生成。模型支持128K tokens上下文窗口及超 8 分钟音视频交互，在多模态长时记忆、多轮对话、时序推理等能力上具备显著优势。 渐进式早期多模融合训练策略 全模态模型训练的核心挑战之一是 “不同模态的数据分布存在显著异质性”，LongCat-Flash-Omni 采用渐进式早期多模融合训练策略，在平衡数据策略与早期融合训练范式下，逐步融入文本、音频、视频等模态，确保全模态性能强劲且无任何单模态性能退化。 阶段 0：大规模文本预训练，利用成熟稳定的大语言模型为后续多模态学习奠定坚实基础； 阶段 1：引入与文本结构更接近的语音数据，实现声学表征与语言模型特征空间的对齐，有效整合副语言信息； 阶段 2：在 文本 - 语音对齐基础上，融入大规模图像 - 描述对与视觉 - 语言交织语料，实现视觉 - 语言对齐，丰富模型视觉知识； 阶段 3：引入最复杂的视频数据，实现时空推理，同时整合更高质量、更多样化的图像数据集以增强视觉理解； 阶段 4：将模型上下文窗口从 8K 扩展至 128K tokens，进一步支持长上下文推理与多轮交互； 阶段 5：为缓解离散语音 tokens 的信息丢失，进行音频编码器对齐训练，使模型能直接处理连续音频特征，提升下游语音任务的保真度与稳健性。 全模态不降智，性能达到开源SOTA 经过全面的综合评估显示：LongCat-Flash-Omni 不仅在综合性的全模态基准测试（如Omni-Bench, WorldSense）上达到了开源最先进水平（SOTA），其在文本、图像、音频、视频等各项模态的能力均位居开源模型前列，真正实现了“全模态不降智”。 文本：LongCat-Flash-Omni 延续了该系列卓越的文本基础能力，且在多领域均呈现领先性能。相较于 LongCat-Flash 系列早期版本，该模型不仅未出现文本能力的衰减，反而在部分领域实现了性能提升。这一结果不仅印证了我们训练策略的有效性，更凸显出全模态模型训练中不同模态间的潜在协同价值。 图像理解：LongCat-Flash-Omni 的性能（RealWorldQA 74.8分）与闭源全模态模型 Gemini-2.5-Pro 相当，且优于开源模型 Qwen3-Omni；多图像任务优势尤为显著，核心得益于高质量交织图文、多图像及视频数据集上的训练成果。 音频能力：从自动语音识别（ASR）、文本到语音（TTS）、语音续写维度进行评估，Instruct Model 层面表现突出：ASR 在 LibriSpeech、AISHELL-1 等数据集上优于 Gemini-2.5-Pro；语音到文本翻译（S2TT）在 CoVost2 表现强劲；音频理解在 TUT2017、Nonspeech7k 等任务达当前最优；音频到文本对话在 OpenAudioBench、VoiceBench 表现优异，实时音视频交互评分接近闭源模型，类人性指标优于 GPT-4o，实现基础能力到实用交互的高效转化。 视频理解：LongCat-Flash-Omni 视频到文本任务性能达当前最优，短视频理解大幅优于现有参评模型，长视频理解比肩 Gemini-2.5-Pro 与 Qwen3-VL，这得益于动态帧采样、分层令牌聚合的视频处理策略，及高效骨干网络对长上下文的支持。 跨模态理解：性能优于 Gemini-2.5-Flash（非思考模式），比肩 Gemini-2.5-Pro（非思考模式）；尤其在真实世界音视频理解WorldSense 基准测试上，相较其他开源全模态模型展现出显著的性能优势，印证其高效的多模态融合能力，是当前综合能力领先的开源全模态模型。 端到端交互：由于目前行业内尚未有成熟的实时多模态交互评估体系，LongCat 团队构建了一套专属的端到端评测方案，该方案由定量用户评分（250 名用户评分）与定性专家分析（10 名专家，200 个对话样本）组成。定量结果显示：围绕端到端交互的自然度与流畅度，LongCat-Flash-Omni 在开源模型中展现出显著优势 —— 其评分比当前最优开源模型 Qwen3-Omni 高出 0.56 分；定性结果显示：LongCat-Flash-Omni 在副语言理解、相关性与记忆能力三个维度与顶级模型持平，但是在实时性、类人性与准确性三个维度仍存在差距，也将在未来工作中进一步优化。 快来跟 LongCat 语音吧！ 你可以通过https://longcat.ai/体验图片、文件上传和语音通话功能。 另外，我们非常激动的告诉大家，LongCat 官方 App 现已正式发布，支持联网搜索，还可以发起语音通话（视频通话功能敬请期待）。您可以通过扫描下方二维码下载使用，iOS用户可直接在APP Store中搜索“LongCat”获取。 LongCat-Flash-Omni 在开源平台已上线，欢迎开发者们探索和使用： Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni Github：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni 期待听到您的反馈。 | 关注「美团技术团队」微信公众号，在公众号菜单栏对话框回复【2024年货】、【2023年货】、【2022年货】、【2021年货】、【2020年货】、【2019年货】、【2018年货】、【2017年货】等关键词，可查看美团技术团队历年技术文章合集。 | 本文系美团技术团队出品，著作权归属美团。欢迎出于分享和交流等非商业目的转载或使用本文内容，敬请注明“内容转载自美团技术团队”。本文未经许可，不得进行商业性转载或者使用。任何商用行为，请发送邮件至 tech@meituan.com 申请授权。
2025-11-03
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开源鸿蒙智能手表生态暨新品发布：开启穿戴产业新纪元

2025年5月24日，在开源鸿蒙开发者大会2025（以下简称“大会”）上，主论坛隆重举行了“开源鸿蒙智能手表生态暨新品发布”，同时大会特别设立了面向穿戴产业的“Watch生态分论坛”，众多行业精英齐聚一堂，共同见证了开源鸿蒙在智能手表领域的最新成果与生态进展。此次活动不仅标志着开源鸿蒙在智能手表领域迈出了坚实的一步，更展现了其生态建设的显著进展以及对行业价值的深度挖掘。 开源鸿蒙：智能手表产业的强劲引擎 在发布环节，开源鸿蒙Watch SIG组代表、华为终端BG软件部OpenHarmony使能部副部长李彦举以“开源鸿蒙轻智能方案5.1发布”为主题发表了精彩演讲，深入阐述了开源鸿蒙在轻智能设备领域的强大赋能作用与生态建设成果。库觅科技（KUMI）董事长郭锦炜在现场发布了基于开源鸿蒙5.0 Release版本打造的WATCH Soar翱翔手表系列产品。 开源鸿蒙Watch SIG组代表、华为终端BG软件部OpenHarmony使能部副部长李彦举发布基于开源鸿蒙的轻智能方案 库觅科技董事长郭锦炜发布KUMI WATCH Soar翱翔手表系列产品 开源鸿蒙系统不仅支持手机、PC等标准设备，也支持轻量设备，轻智能方案是基于开源鸿蒙操作系统，专为手表、中控屏、功能机等小屏设备设计的低成本智能方案，智能穿戴设备便是其中典型代表。针对智能手表这类轻量设备，开源鸿蒙在轻量化图形显示技术、应用开发框架以及安全性等方面做了诸多的设计创新，其在内存占用、功耗控制等关键指标上表现卓越，这让开源鸿蒙成为最适合智能可穿戴设备的操作系统。 硬件生态的繁荣：伙伴携手，共创辉煌 开源鸿蒙凭借其卓越的技术优势与开放包容的生态理念，正积极助力伙伴Watch设备实现商业化，推动硬件生态的繁荣。活动现场，华为、KUMI、领为、金康特、腾进达等多家行业伙伴基于开源鸿蒙打造的智能手表纷纷亮相，这些产品各具特色，充分展示了开源鸿蒙在硬件适配和生态整合方面的强大能力。 多家行业伙伴基于开源鸿蒙打造的智能手表集体亮相 华为最新发布的Watch Fit4是基于开源鸿蒙5.1 Release版本构建的，它以 “轻、薄、大屏” 为显著特色，厚度仅9.5mm，重量27g，搭载1.82英寸AMOLED高清大屏，屏占比颇高，且峰值亮度达2000nits，强光下显示依旧清晰。该手表还具备丰富功能，涵盖运动、健康监测以及日常便捷应用等多个方面。 KUMI的WATCH Soar翱翔手表也是库觅科技基于开源鸿蒙打造的，它结合了开源鸿蒙生态优势和海思芯片优势，实现了硬件与软件的深度融合。它具备4G全网通、独立通话、视频表盘、AI表盘等功能，六大AI一键触达，轻松切换六大AI应用，为消费者带来了全新的智能手表使用体验。 KUMI WATCH Soar翱翔手表功能展示 开源鸿蒙为硬件厂商提供了强大的底层技术支持，使其能够充分发挥自身在硬件设计、制造方面的优势，打造出更具竞争力的产品。同时，开源鸿蒙的开放性也吸引了众多硬件厂商的加入，形成了一个良性循环的生态体系，为轻智能产业注入了源源不断的动力。 完整配套设施：提升行业效率的利器 开源鸿蒙为智能手表产业构建了完整的配套设施，为整个产业的高效发展提供了有力支撑。在应用开发方面，提供了丰富且强大的开发工具DevEco Studio，让开发者能够更加高效地开发出适用于智能手表的应用程序。 完整的配套设施支撑基于开源鸿蒙的智能手表产业高效发展 表盘设计工具Dial Studio是开源鸿蒙为智能手表量身打造的又一利器。目前，表盘工具已上线，支持开发者“所见即所得”创作个性化表盘，并支持视频、帧动画、万花筒、交互等典型能力，为设计师们提供了便捷的创作工具，助力表盘生态的繁荣发展。 兼容性测评是开源鸿蒙社区为保障生态健康发展的关键，确保了不同品牌、不同型号的设备能够在开源鸿蒙生态中稳定运行。此外，Laval社区为开发者们提供了交流和分享的平台，促进了技术的传播和创新。开源鸿蒙Watch SIG专注于开源鸿蒙智能手表领域的技术研究与标准制定，有效提升整个行业的效率，避免无效内卷。成员单位共同建设应用生态，让更多的开发者和用户参与进来，实现技术、标准、生态的共建共享及商业共赢。 北向生态的丰富：助力伙伴快速商业化 开源鸿蒙Watch北向生态的逐步丰富，是此次发布的另一大亮点。目前已经支持40+款应用上架应用市场，包括云听、喜马拉雅、百度地图等，还有100多个应用正在开发中。随着越来越多的应用和服务接入开源鸿蒙生态，智能手表的功能和应用场景得到了极大的拓展。这些丰富的北向生态资源不仅为用户提供了更加多样化的使用体验，也为硬件厂商和开发者提供了更多的商业机会。预计到2025年年底，在开源鸿蒙Watch SIG的组织下，穿戴生态北向应用将基本覆盖运动、出行、健康、AI等各个方面。 行业价值凸显，未来可期 开源鸿蒙智能手表生态的发展，对于整个穿戴产业具有重要的行业价值。它打破了传统智能手表生态的封闭性，促进了产业链上下游的协同创新。通过统一的标准和开放的生态，不同厂商的产品能够实现更好的互联互通，为用户带来更加便捷、高效的使用体验。同时，丰富的生态应用和不断提升的互联互通能力，为用户带来了更加便捷、智能、个性化的使用体验，提升了用户对智能手表的认可度和依赖度。从更宏观的角度看，开源鸿蒙智能手表生态的发展，有助于推动整个智能穿戴产业从 “单打独斗” 迈向 “生态共赢” 的新格局，进而带动相关产业链的协同发展，为行业的创新发展注入源源不断的动力。 开源鸿蒙轻智能生态正当时 正如李彦举所说：“开源鸿蒙轻智能生态正当时，未来更可期。”随着生态的不断完善和发展，开源鸿蒙智能手表有望成为穿戴产业的新标杆，引领行业迈向新的高度。我们相信，在开源鸿蒙的助力下，智能手表将不仅仅是一个简单的计时工具，更将成为人们健康生活、智能办公、便捷出行的得力助手，为人们的生活带来更多的便利和惊喜。
2025-05-26
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腾讯开启史上最大就业计划，今年六成面向技术人才

腾讯宣布启动史上最大就业计划，三年内将新增 28000个实习岗位并加大转化录用，其中仅 2025年，就将迎来 10000名校招实习生，有六成面向技术人才开放。 腾讯方面表示，今年开放的校招实习岗位涵盖技术、产品、设计、市场、职能等五大类70余种岗位，包括大模型、研发、算法、市场、策划、运营、销售、美术等多个岗位职能。同时，在大模型加速落地的背景下，腾讯加大了人工智能、大数据、云计算、游戏引擎、数字内容等技术类岗位的招聘力度，技术类岗位“扩招”力度空前，占比超60%。 截至今年3月初，腾讯集团目前正式员工人数超55000人，其中科技类人才超过40000人，占比高达73%，这其中，直接从事技术研发工作的员工超27000人，占整体员工人数的近半比例。 腾讯公司高级副总裁、首席人才官奚丹表示：「校招是腾讯最重要的人才来源之一。一直以来，腾讯都高度重视对于校招生的关注和投入，招聘数量在互联网企业中处于领先。在科技创新驱动发展的时代命题下，腾讯也强化对科技人才的前瞻性储备，与青年人才共同成长，推进互联网、大数据、人工智能技术创新。」
2025-04-17
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回顾 2024，蛇年福至，新春献礼，FormCreate + 重磅接入 AI，开启无限可能。

回顾2024HAPPY NEW YEAR 回首 2024，FormCreate 设计器在广大用户的支持下，走过意义非凡的一年。版本的更迭、功能的优化，皆因您的信赖，在此衷心感谢！ 商业版：持续进化，铸就卓越 2024 年，商业版稳健更新15 次，其中5 个大版本实现质的飞跃，深度满足您增长的业务需求。我们顺应移动办公趋势，发布移动端设计器，并适配 antdv，提升兼容性与美观度，为您打造便捷优质体验。 开源版：开源共享，携手共进 开源版同样成果丰硕，去年推出9 个版本，还开源移动端设计器，愿与开发者共同探索，完善设计器，为行业发展添砖加瓦。 独具匠心：专属图标，点亮品牌 我们精心设计了 FormCreate 设计器专属原创图标，它们不仅是标识，更承载品牌精神，见证我们携手走过的历程。 渲染器：稳定升级，精益求精 作为核心的渲染器，2024 年约有20 次版本更新，只为让表单渲染更稳定高效，呈现更流畅精准的效果。 2024 的突破成长，离不开大佬们的支持鼓励。未来，我们将砥砺前行，提供更多优质产品服务。再次感谢相伴，期待新一年共创辉煌！ 设计器 v5.6 功能预告 (1) 新增 10 个图表组件提供更丰富的可视化选项，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图等，让数据呈现更直观、更具吸引力。（具体图表类型以最终发布版本为准） (2) 新增 7 个辅助组件和 4 个表单组件 扩展组件库，新增的辅助组件例如标题、二维码、视频等，增强页面布局的灵活性；新增表单组件例如分段选择器、手写签名等，满足更多业务场景的数据录入需求。 (3) 增加快速布局功能 提供预设的4种表单布局方式，简化页面布局流程，快速构建专业美观的表单页面。 (4) 增加快速配置插槽功能 更便捷地自定义组件内容，实现更灵活的组件定制和扩展。通过可视化界面配置插槽内容，无需编写代码即可实现个性化定制。 (5) 增加快捷键支持 支持快速复制、粘贴、移动组件等常用操作，提升设计效率，让表单设计更流畅。 AI 魔法 展望 2025，科技创新的浪潮将席卷全球，而 AI 正是这股浪潮的引领者。人工智能将重塑各行各业，带来前所未有的变革。 FormCreate 设计器抢先迈入 AI 时代！我们深知效率和便捷性对用户的重要性，因此，我们正积极探索 AI 的无限可能。 想象一下：只需描述您的需求，AI 就能自动生成、修改完美的表单！无需繁琐的手动操作，告别复杂的配置，您只需专注于业务逻辑，剩下的交给 FormCreate 的 AI 智能引擎。我们计划在 2025 年将这个愿景变为现实（AI第一个版本将很快与大家见面），通过 AI 对话功能，让表单设计变得前所未有的简单和高效。 告别重复劳动，拥抱智能未来，敬请期待 FormCreate 的 AI 魔法！ 值此新春佳节来临之际，FormCreate 设计器团队衷心祝愿大家新春快乐，蛇年吉祥！愿您在新的一年里，事业似鹏举万里，抟扶摇直上；生活如繁花照眼，绽馥郁芳华！
2025-01-21
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OpenAI 拟以 1000 亿美元估值开启新一轮融资

彭博社援引知情人士消息称，OpenAI正在以 1000 亿美元或以上的估值筹集新一轮融资，相关谈判尚处于早期阶段。这笔交易将巩固这家 ChatGPT 制造商作为全球最有价值初创公司之一的地位。 可能参与本轮融资的投资者的相关信息并未有过多透露，且本轮融资的条款、估值和时间安排等细节也尚未最终确定，仍可能发生变化。根据 CBInsights 的数据，如果本轮融资按计划进行，那么 OpenAI 将成为美国价值第二高的初创企业，仅次于 Elon Musk 的太空探索技术公司（SpaceX）。 OpenAI 对此拒绝置评。 知情人士称，OpenAI 还与阿布扎比 G42 进行了商讨，为一家新的芯片合资企业募集资金。其中一位知情人士称，OpenAI 已经讨论过从 G42 筹集 80 亿至 100 亿美元的资金。目前尚不清楚芯片合资企业和公司更广泛的融资计划之间是否有关联。 事实上，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 一直在为代号为 Tigris 的芯片制造项目寻求资金。据彭博社上个月报道，其目标是生产能够与英伟达半导体竞争的半导体。 10 月份，G42 曾宣布与 OpenAI 合作，"向阿联酋和地区市场提供尖端的人工智能解决方案"，但没有公布具体的财务细节。G42 公司成立于 2018 年，由阿联酋国家安全顾问兼阿布扎比投资局主席 Sheikh Tahnoon bin Zayed Al Nahyan 领导。 相关阅读： OpenAI 寻求出售现有股票，估值高达 900 亿美元 OpenAI 承诺从 Altman 投资的初创公司购买 AI 芯片
2023-12-25
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《开放麒麟社区全览白皮书（2023）》重磅开启！内容征集中！

截至目前，openKylin（开放麒麟）开源生态圈汇聚超300家合作企业、5000余名核心贡献者、80+SIG以及超百万用户。 现诚邀社区各合作伙伴、SIG组成员及广大用户共编《开放麒麟社区全览白皮书（2023）》，以收录开放麒麟社区优秀技术创新项目、行业应用场景、用户使用案例等，为有兴趣深入了解开放麒麟社区的开发者、合作伙伴、用户提供参考和借鉴，让更多人了解、共建开放麒麟社区！ 主要征集内容 基于开放麒麟操作系统或开放麒麟社区开源模式开发的： 技术创新项目：项目的背景说明、功能或技术架构介绍、项目的应用场景等 行业应用场景：具体的行业应用场景说明、具体实施方案或解决的痛点等 用户使用案例：用户的使用场景说明、解决了哪些用户的问题等 如果您在使用或者开发开放麒麟操作系统的过程中有相关内容积累，欢迎提交到社区，分享给更多有需要的人！ 提交方式 如果您有意愿参与本次白皮书内容编写，可通过链接（https://gitee.com/openkylin/docs/blob/master/社区参与指南/开放麒麟社区全览白皮书-案例模板.md）获取案例模板，按照案例模板的要求编写完成后，发送邮件到：contact@openkylin.top 征集截止时间为2023年10月31日 审核收录 收集到的案例将提交至openKylin社区生态委员会，由生态委员会审核讨论是否收录进《开放麒麟社区全览白皮书（2023）》，并通过委员投票的方式得出最终结论。 期待您的参与，共创开源未来！在过程中有任何疑问，欢迎私信openKylin公众号后台咨询。
2023-10-17
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改变对闭源固件的态度，Debian 开启了一项决议

众所周知，Debian 目前默认不会在其系统上加载 non-free 固件；Phoronix 指出，此举意味着相关硬件会缺乏硬件加速支持，也可能意味着会错过安全更新或解决相应的可用性问题。 对此，Debian 在今年早些时候进行了有关改变其闭源固件立场的讨论；现如今则已进行到了一个全面的决议过程，以征求利益相关者对如何处理 non-free 固件的投票。 讨论期截至九月初，正在考虑的提案有三个： 提案 A - 将在官方安装媒介上包括来自 Debian 存档的non-free-firmware。所包含的固件二进制文件通常会在系统确定需要的情况下默认启用，但在可能的情况下，也会提供让用户在启动时禁用的方法（通过启动菜单选项、内核命令行等）。 当 Installer/live system 运行时，将向用户提供有关已加载固件的信息（free 和 non-free），并将该信息存储在目标系统上，以便用户后续查找。默认情况下，目标系统也将被配置为在 apt sources.list 文件中默认使用 non-free-firmware组件。“我们的用户应该像任何其他已安装的软件一样收到固件二进制文件的安全更新和重要修复。” 这些镜像将作为官方 Debian media 发布，替换当前不包含 non-free firmware 包的 media sets。 提案 B -按照与提案 A 类似的方式将 non-free firmware 包含到官方媒介中。但不同之处在于，虽然会以官方形式发布这些镜像，但它们不会取代当前不包含 non-free firmware包的media sets，而是与之并列提供。包含 non-free firmware 的镜像将更突出地呈现，以方便查找；fully-free 的镜像不会被隐藏；它们将从相同的项目页面链接，但视觉优先级较低。 提案 C -Debian 项目允许将包含来自 Debian 存档的 non-free 部分的软件包的分发媒介，并使其与 free media 一起可供下载，以在下载之前通知用户哪些是 free 的。 更多详情可查看Debian general resolution page。
2022-08-30

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Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

时间: 2026-04-11 大小: 211.28KB 下载: 56次
Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

时间: 2026-04-24 大小: 189MB 下载: 6次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2025-12-03 大小: 9.84MB 下载: 39次
WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

时间: 2025-12-13 大小: 249.54MB 下载: 22次
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