中国的科技发展可以说是日新月异，每个人都身处这股浪潮之中。其间，有许多人凭着自身的钻研，或者说机遇，站在了创新的前沿。这前沿之上是机遇无限，可能无限，也挑战无限，就看你如何把握。看未来远不如看过往来得清楚，振奋和迷茫交织在每个人的心头，但是要留一份敬畏在心中，看别的可以模糊，但看准则一定要看清楚，千万不要触碰科研诚信和法律的红线，只有这样，无论是搞研发还是做应用，都可以走得踏实，行得安心。 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
部门采购了一台的服务器，有佬友之前做过相关系统选择的测试吗？问了供应商给了以下参考：国产kylin v10 sp3或者UOS server 20、V10SP3-2403。希望佬友能推荐安装合适的系统，例如Ubuntu、centos等。参考机器信息如下： CPU: Hygon 7380 GPU: K100-AI 64G *8 8 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
瑞幸咖啡AI开放平台 当AI赋能各行各业的浪潮也卷到了咖啡的小馆……总之我是非常震惊的 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
老前端了，AI浪潮下，把前端冲击的不要不要的，最近市场上看了一下下，针对前端的岗位已经少之又少，AI岗位其实现在也是虚无缥缈，很多公司也都不知道具体负责什么；请问前端大佬们应该怎么继续在这个浪潮下走下一步？ 8 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
不是说不学AI，是要不要追新（出一个学一个），目前来看AI迭代很快，形式五花八门，可能这个还没吃透新的就来了，而且往往新产品使用更简单功能更强大，会导致以前的学习白费。如果不追新，仅保持满足使用即可，对于小白来说会节约很多时间，但又可能会错过一些新技术。 -_- 14 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 4 日消息，据路透社报道，欧盟于当地时间周三宣布，鉴于数据中心耗电量快速攀升引发多方担忧，欧盟将出台数据中心最低能效标准。 未来数年，欧盟数据中心装机容量预计将翻倍以上，从去年的 12 吉瓦增至 2030 年的 28 吉瓦，届时数据中心用电量在欧盟总耗电量中的占比将突破目前 2.5% 的水平。 欧盟委员会表示，将针对新建及存量数据中心制定最低能效标准，相关配套的需求评估工作需在 2027 年前落地完成。 据IT之家了解，数据中心是各类数字化服务的底层支撑，也是算力与人工智能产业规模暴涨的重要推手。但数据中心能耗居高不下，或将拖累欧洲清洁能源转型进程：为匹配用电需求，化石能源电厂被迫延长服役期限，甚至新增投产；电网承压之下，全社会用电成本也随之走高。 欧盟委员会称：“该行业耗电量仍将持续走高，如果现在不在欧盟层面加以解决，相关难题未来会持续恶化，治理难度大幅提升。” 国际能源署数据显示，到 2030 年，发达经济体新增电力需求中，有 20% 将由数据中心带来。 欧盟还在为数据中心制定可持续性标签，认证考核指标涵盖水资源消耗、清洁能源供电比例等，大型数据中心须对外公示相关指标数据。这份原定于周三发布的提案已被推迟，欧盟官员透露，欧盟委员会仍在磋商多项细则，其中就包含核能供电型数据中心的评定规则。 上述举措隶属于欧盟一揽子科技扶持法案，整套方案旨在壮大本土云计算与人工智能产业实力、降低对大型科技企业的依赖。配套举措还包括借助生成式人工智能简化新能源项目审批流程、划拨专项资金研发用于欧洲电网运维的人工智能管控工具。
在新一轮 AI 浪潮推动下，全球 NAND 闪存市场在 2026 年第一季度迎来爆炸式增长，行业收入同比飙升 3.5 倍，单季创下约 460 亿美元的历史纪录，但与此同时，传统 PC 市场则在高成本与需求转移中承受明显压力。 市场研究机构 Counterpoint Research 最新报告显示，截至 2026 年一季度，全球 NAND 市场收入已较去年同期增长 3.5 倍，单季规模达 460 亿美元，这一数字甚至超过了 2023 年全年 NAND 收入总和，凸显出当前存储市场在 AI 拉动下的景气程度。 本轮增长的核心动力来自 Agentic AI 应用热潮，大规模数据中心部署快速扩张，单个集群往往需要容纳数百 PB 级别数据，直接推高了高容量 NAND 存储的需求。 从结构上看，企业级需求已成为 NAND 市场的绝对主力。统计显示，企业级（主要为数据中心与云服务）在 2026 年第一季度约占 NAND 总需求的 43%，并被看好在今年年底前突破 60%，进一步强化该领域对供需与价格的主导权。 与此同时，AI 相关需求持续拉动 NAND 合同与现货价格上行，使得供应商季度营收持续抬升。 在厂商格局方面，三星依旧稳居 NAND 市场龙头位置，市占率约 29%，其后分别是 SK 海力士与铠侠（Kioxia），后两者合计收入份额也维持在较高水平。 美光（Micron）与 SanDisk 的收入占比则约在 13% 左右，但其优势正在受到来自中国厂商的强力冲击。 最受关注的是中国 NAND 制造商长江存储（YMTC）的快速崛起。最新数据显示，YMTC 在 2026 年一季度的全球 NAND 市场份额已攀升至约 13%，同比增幅高达 246%，显著缩小了与 SanDisk 与 Micron 等国际厂商之间的差距。 从收入划分趋势来看，长江存储的扩张一定程度上是从三星、SK 海力士与铠侠手中“抢”来了部分市场份额，反映出其在高层数堆叠 NAND 等关键技术上的量产能力正在迅速提升。 在终端存储产品领域，三星仍是全球 SSD 市场的核心力量。报道指出，三星在全球 SSD 市场维持着明显领先优势，其后是 SK 海力士，而铠侠、美光与 SanDisk 则处于第二梯队位置。 尽管终端 PC 市场承压，但由于数据中心、企业级存储以及 AI 训练与推理平台持续扩容，整体 NAND 与 SSD 需求并未受宏观下行直接拖累。 值得注意的是，长江存储正在筹备登陆中国资本市场，计划在本土证券交易所进行首次公开募股（IPO），以进一步扩充资本实力。 该公司与中国 DRAM 制造商 CXMT（长鑫存储）共同推进所谓的“史诗级扩产”计划，两者均计划新建或扩建多座晶圆厂，以实现当前产能的倍增，目标是在未来数年内显著提高国内在存储产业链中的自给率与全球话语权。 与 DRAM 和 NAND 业务迎来 AI 周期红利不同，传统 PC 市场的表现则明显低迷。调研机构 IDC 预计，2026 年全球传统 PC 出货量将下滑约 11.3%，并在 2027 年继续保持疲软态势，要到 2028–2029 年才有望出现恢复迹象，真正回到较为健康的出货水平则可能要等到 2030 年。 按出货量测算，2026 年全球 PC 出货预计将降至约 2.6 亿台，相比上一年 2.9 亿多台存在明显差距。 业内观点认为，PC 市场的压力来自多重因素。一方面，伴随 AI 相关需求推高 DRAM 与 NAND 价格，整机制造成本大幅上升，终端售价抬高后抑制了消费与传统商用采购需求。 另一方面，大量预算被转向云端与数据中心建设，企业对传统 PC 的更新周期明显拉长，使得 PC 出货难以短期内恢复到疫情期间的高基数水平。 尽管整体 PC 市场承压，业内仍在积极寻找新的增长点。苹果推出的 MacBook Neo 被视为新一代 AI PC 的代表之一，其采用自研芯片和一体化平台，在能效与性能体验上形成差异化竞争力。 为应对这一趋势，英特尔也推动了 Wildcat Lake 等新平台落地，部分机型如戴尔 XPS 13 等定位为 MacBook Neo 的直接竞品，尝试以更低价格提供相对接近的体验，以争夺中高端轻薄本市场。 在入门与中低价位段，高通正通过 Snapdragon C 系列平台切入笔电市场。相关产品主打“全天续航”“更低整机成本”的卖点，目标价位段大致在 300 美元左右，试图在当前 PC 整机价格普遍上扬的环境中，提供相对亲民的 AI PC 选择。 不过，从整个供应链角度来看，真正意义上的成本回落可能要到新建 DRAM 与 NAND 产线正式量产之后，而这一时间窗口被普遍预期在 2029–2030 年左右，因此短期内 PC 终端价格压力仍难明显缓解。 综合来看，新一轮 AI 周期正在重塑信息产业的收入结构与产业重心。一端是以 Agentic AI 为代表的高性能计算与数据中心业务，持续推高 NAND 与 DRAM 价格，带动存储厂商单季收入屡创新高；另一端则是成本上升与需求转移下的传统 PC 市场，在数年内很难重现疫情期间的出货高峰。 随着中国厂商加速扩产、国际巨头加码 AI 存储布局以及新一代 AI PC 平台不断涌现，未来数年内，全球存储与 PC 行业之间的此消彼长格局很可能还将持续上演。 查看评论
嗯，单位不是软件开发类，只是在AI浪潮下，需要拥抱它，使用它，驾驭它，百分之98的业务在应用层，如果你入职，你周边没有会软件开发的，需要你自食其力。嗯，正规企业编制合同，因为是职能部门，可能还会有一些公会活动服务，反正一些零零碎碎打杂的事情，不过不多！考虑工作3-6年的！ 职位名称： AI 应用研究专员 / 智能技术助理 需求部门：信息部 工作职责 1. AI 技术应用与落 地 • 跟踪 AI 前沿技术动态，评估新技术在设计院的适用 场景 • 负责 AI 工具（如大语言模型、图像生成等）的部署、配置 与优化 • 协助各部门将 AI 技术应用于实际 业务场景 2. 技术文档 与报告撰写 • 负责信息部月度工作报告 的撰写与编辑 • 编制 AI 技术应用案例、操作 手册、培训材料 • 参与技术方案、立项报告、验收材料等文档编写 3. 科研项目管理 • 配合申报 AI 相关科研课题 ，参与项目全过程管理 • 整理 AI 应用成果，协助完成报奖材料 • 配合项目 审查、财务管理和审计工作 4. 培训与技术支持 • 组织 A I 知识分享会、内部培训活动 • 为其他部门提供 AI 工具使用技术支持 • 维 护 AI 相关系统和平台日常运行 任职资格 1. 学历要求 • 硕士学位优先，具有 A I 项目经验者优先 2. 专业背景 • 计算机科学与 技术、人工智能、数据科学、软件工程等相关专业 • 具有建筑学、土 木工程等跨学科背景者优先 3. 能力要求 • 熟悉主流 AI 框架和工 具 • 具备大语言模型应用开发或部署经验 • 具有良好的文字功底，能独立撰写技术报告和方案文档 • 对 AI 前沿技术保持敏感，学习能力强 4. 素质要求 • 身体心理健康、品行端正、热爱科研工作 • 责任心强 ，科学研究态度严谨 • 具有良好的合作 精神和沟通能力 • 能承受一定工作压力，适应多任务并行 5. 加分项 • 在 AI 领域重要期刊 / 会议发表过论文 • 有开源项目贡献或技术博客 • 具有设计院、科研院所工作经验者优先 薪资 根据学历、经验、能力面议 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
最近深觉 ai 对代码的能力过于强大了，导致正常的编码索然无味，经常会想着用 ai 能做点什么。扫了眼稍微大点的互联网公司工作，不太有正常的编码工作了，更多地看到了一些新的岗位，agent 相关的内容，传统的编码岗位正在消失。 突然想到当时移动互联网爆发的时候，是不是情况也是如此呢，总是想着用移动端做点什么，新增了一些移动端的岗位，传统的切图 php 正在消失之类的，当然我没经历过这个时期，想让佬友解惑一下现在的发展是不是和之前差不多？现在还算是 ai 的早期阶段吗，移动互联网时期最终在各自的垂直领域固定了几个巨头，ai 呢？ 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
关于非技术非ai领域，如何在AI浪潮不至于掉队 我给许多朋友的建议是：凡事问AI 你有什么想法，无论是心理上的还是决策上，生活上都可以养成习惯，先问AI 但是… 我最近有了不一样的想法，还需要加一条 永远抱着批判性思维，逆向思维去和他沟通 因为目前的AI有个巨大的问题，就是它大多数时候是会无条件的谄媚你 如果一味的接受它的想法，会造成重大的决策失误，而且属于一条路走到黑的 要有自己的想法，也要接受不同的想法 这世界不是非黑即白的，除了数学物理 一切都是玄学，是概率 放一勺盐并非一定好吃，和食材火候等等都有关系 直接可以执行的就是逆向思维，多元学科： 这个问题还有什么其他视角可以看、多个维度分析这个问题、还有什么是我没想到的、为什么我会有这样的想法，是什么心理和经历导致的… 现阶段AI提升最大的还是： 本身有专业能力 有比较好的反思和思维能力的人 能跳脱情绪理性看待问题的人 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
朋友圈里面发布产品的人越来越多，有点像 app 浪潮那波的感觉。。。
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在人工智能浪潮推高数据中心用电需求的背景下，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队开发出一种全新的三维打印纯铜冷却板技术，有望将数据中心用于冷却的电力消耗从目前约占总耗电量的三成，大幅降至约1.1%。研究人员估算，如果这一技术在超大规模数据中心得到全面应用，整体制冷相关能耗有望削减超过90%，接近目前热工程所能实现的效率极限。 根据国际能源署数据，2025年全球数据中心用电量达到485太瓦时，其中约30%—这一数值已经超过瑞典一国全年的电力消费—被用于冷却设施本身。与此同时，生成式人工智能的快速发展，使得行业一度甚至开始考虑将数据中心建到太空，以获取更直接的太阳能供给。更具讽刺意味的是，在这些庞大的电力开支中，约有三分之一与计算本身无关，只是用来把被芯片转化为热量的电能再“搬走”。 以英伟达的GB200芯片为例，单颗芯片功耗就达到1200瓦，每天电力消耗约28.8千瓦时，接近美国一个普通家庭的平均日用电量。由于不可避免的焦耳热效应，这1200瓦几乎等量转化为热功率，理论上仅一小时就足以加热超过50杯水。假如把成千上万，甚至数十万这样的芯片像现在这样密集堆叠在机架中，不进行任何冷却干预，仅xAI的Colossus 1数据中心220，000块GPU、300兆瓦的功率，就足以在一小时内把大约78.5万平方英尺的空间加热到约1200摄氏度，比岩浆还要炽热。由此可见，冷却已经成为数据中心运行中不容回避、甚至是生死攸关的环节。 论文第一作者、机械工程师Behnood Bazmi指出，“冷却是当前芯片设计的瓶颈。通过弥合计算设计与制造能力之间的鸿沟，我们的方案为更高能效的芯片及各类电子设备液冷提供了一条新路径。”长期以来，数据中心主要依赖风冷：在CPU、GPU上安装金属散热片，通过薄鳍片扩展热交换面积，再辅以大功率风机强制对流。为了驱动庞大的空气处理系统，这一方式本身就消耗大量电力，而且面对新一代AI加速芯片剧烈攀升的热流密度，传统风冷正愈发显得力不从心。 因此，行业正在加速转向直接贴片液冷方案，即在处理器上方安装金属“冷板”，通过其内部微小通道引导冷却液流动，将芯片热量快速导出。市面上的常规冷板早已投入使用，但其内部鳍片与流道设计普遍以加工简便为优先，几何形状多为矩形或圆柱形，材料则多采用铝合金或不锈钢等，难以兼顾极致的换热性能与流动阻力控制。 伊利诺伊大学团队的创新，集中体现在材料与鳍片结构这两个关键环节。研究人员采用拓扑优化方法，引入数学优化算法，对冷板内部微结构重新设计，从传统的方柱、圆柱形几何，演化到更加复杂、锯齿状、尖锐的三维形态，在兼顾流道阻力的前提下最大化换热面积和热性能。由于这些高度复杂的结构几乎无法通过传统工艺经济地加工，团队转而采用先进的电化学增材制造技术（ECAM），以逐层堆积的方式直接生成所需形状。在材料选择上，他们大胆使用导热性能极佳、但在常规3D打印中极难精细成形的纯铜。 论文通讯作者、机械工程师Nenad Miljkovic介绍，ECAM技术可以将纯铜加工出细至30至50微米的精细特征，这一尺度甚至小于一根人类头发的直径。实验结果显示，与商用常规冷板相比，这种经拓扑优化设计、由纯铜制成的冷板在液冷工况下最高可提升约32%的冷却性能，同时将系统的压降降低最大达68%。压降的下降意味着单位时间内推动冷却液循环所需的泵功率大幅减少，两者叠加带来显著的整体能耗节约。 研究团队进一步从数据中心整体层面进行了建模分析。在目前风冷仍占主导的场景下，一座装机容量为1吉瓦的数据中心，仅冷却基础设施就可能需要约550兆瓦的额外功率。而在采用他们提出的优化液冷方案后，相同规模设施的冷却用电有望降至约11兆瓦。换言之，在维持对大规模AI硬件产生的极端热量进行有效散热的同时，冷却的能耗占比有望从当前约30%至35%压缩到约1.1%，整体降幅超过95%。 如果这些模型预测能够在真实的超大规模部署中重现，其对数据中心能效的影响将是革命性的。按研究团队的估算，这一体系可助力数据中心实现约1.011的电源使用效率（PUE），意味着从电网输入的每一瓦功率几乎都直接用于计算，而不是被消耗在冷却、输配电损耗或照明等辅助手段上。作为对比，目前全球最先进的一批超大规模数据中心PUE大多在1.1至1.3之间，而理论上“完美”的数据中心PUE为1.0，即没有任何能量浪费在冷却和支撑基础设施上。 当然，研究团队也坦言，目前关于整座数据中心能耗的数字仍然停留在模型推演阶段，而非基于真实吉瓦级数据中心的现场实测结果。即便如此，如果该技术能够如预期那样在规模化部署中保持性能，其仍有望大幅降低当前AI热潮背后被忽视的最大隐性能耗之一——数据中心冷却。研究人员认为，这一将设计优化与先进制造工艺相结合的思路，并不仅限于数据中心，还可拓展用于更广泛的电子设备甚至其他需要高效热管理的工程领域。 查看评论
https://www.axios.com/2026/05/19/exurbs-urban-cities-growth-census [!quote]+ 根据美国人口普查的最新估计，随着人口增长从城市向郊区转移，美国的人口结构正在发生巨大的外移。 上周发布的新数据经 Axios 分析后显示，自 2020 年以来增长最快的地方主要集中在大都市的最外围。 这将影响未来数年的国会分配、联邦拨款公式、学区和政治权力。 放大：即使是大城市，其发展速度也往往被郊区所超越。 达拉斯、凤凰城和亚特兰大等大都市的外环社区比中心城市吸收了更多的增长。 增长最快的集群往往位于传统郊区以外的一两个县。 仔细观察达拉斯-沃斯堡大都会区，就会发现这种现象正在高速发展。这个经济重镇不再把人们吸引到它的中心。 周边的小型社区正在吸收大量涌入的人口：西利纳、普林斯顿（+18.1%）、梅丽莎（+14.5%）和安娜（+10.2%）是 2024 年 7 月至 2025 年 7 月期间全美增长最快的前五个地方。 房地产市场既是这一移民潮的导火索，也是这一移民潮的地图。 在这一年中，全国住房存量仅增长了 1%，但增长最快的县比全国平均水平高出三到八倍。 开发商明确表示将跟随人口迁往更便宜的土地，以确保最初只是大流行病时期的暂时逃离，现在已固化为美国基础设施的永久性结构转变。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
在生成式人工智能浪潮推高内存需求的背景下，曾经在供应链谈判中威风凛凛的苹果，如今正逐渐失去在DRAM市场的议价优势，将战略重点从“拿到最低价格”转向“尽可能锁定供应”。 报道指出，新一代DDR5内存在海外市场被炒到超过400%的溢价，背后原因是大型超大规模数据中心企业（即“hyperscalers”）大举吃进产能，使得内存厂商利润飙升，也改变了它们看待苹果等传统大客户的方式。与此同时，英伟达即将在2026年第四季度推出的Rubin AI平台，被认为会在未来几年进一步“吞噬”智能手机所依赖的LPDDR内存供应，为移动厂商带来更严峻的供货压力。 在人工智能热潮之前，苹果长期被视为供应链中的“强势甲方”，凭借庞大的iPhone与其他硬件出货量，习惯于通过锁定大规模订单，在价格和供货安排上获得相当优厚的条件。有半导体业内匿名人士回忆，当时苹果与内存厂签订的长期供货协议往往并不十分“刚性”，合同周期通常不超过一年，而且即便苹果中途违约，也鲜少受到实质性的惩罚，因为双方更多依赖“信任”关系来维系合作。 然而，随着AI数据中心业务成为三星、SK海力士等内存厂商的“摇钱树”，苹果在内存供应体系中的相对话语权开始被稀释。报道提到，苹果CEOTim Cook此前在财报电话会上已经预警，公司所能获得的DRAM供应正在“缓慢下滑”，这也为未来包括iPhone在内的产品出现价格上涨埋下伏笔。业内人士指出，如今内存厂与客户之间的长期供货协议动辄长达五年，条款也更加严苛，一旦签署便很难单方面撕毁，这让包括苹果在内的终端厂商难以再像过去那样灵活调整采购策略。 韩国Hana证券分析师金录镐（Kim Rok-ho）表示，当前的“DRAM危机”已经迫使苹果从以往几乎一心追求最低价格，转而优先确保长期稳定的供货量。他认为，当英伟达Rubin平台从2026年第四季度开始大规模出货之后，围绕LPDDR这一关键内存品类的竞争将会进一步升级，智能手机行业与AI数据中心之间的“抢货战”势必加剧，而价格在可预见的未来恐怕只会一路走高。 在这样的格局演变下，曾经习惯“砍价到底”的苹果，如今不得不面对一个现实：在AI驱动的内存新秩序中，掌握产能与技术的内存厂商和超级云计算客户，正在重塑话语权的分布。苹果若要继续确保其旗舰设备的硬件体验，不得不接受以更高成本换取更稳供应的“新常态”。 查看评论
AI浪潮下软件该何去何从呢？ 年后我尝试vibe coding一款指纹浏览器，在一些功能上可能比不上一些商业的指纹浏览器，但是也算实现了该类产品的各种功能。现在指纹浏览器赛道同质化太严重了（好像不只是指纹浏览器），用搜索引擎可以搜索几十款相似产品，我刚才数了下桌面快捷方式就有10多个指纹浏览器，还有一堆藏在c、d、e盘。对于Simprint我深感无力，我也只是一个平平无奇的开发，可做出一款产品远比推广要简单的多。我深知AI加持下，软件如雨后春笋，而商业产品唯有提供更好的功能、更好的服务，可这些我都做不到。 Simprint原是准备商业运营，这样下去它也只会埋没在我的D盘，也许哪天被格掉也说不定。我已经将其开源（进度: 60%），客户端支持独立部署编译、服务端允许docker私有化部署，其中最重要的内核未公开，大家可以说我喜欢藏着掖着，我也承认有些私心，我还是希望大家可以多给点关注，有人一起愿意维护项目，内核部分会在产品有一定star后公开。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 11 日消息，据外媒 404 Media 报道，由于 AI 浪潮带来了存储硬件涨价潮，目前互联网档案馆（网络时光机）和维基百科的维护成本正大幅上涨。 以互联网档案馆为例，目前其拥有 210PB 档案，每天平台平均新增 100TB 数据，创始人布鲁斯特 · 卡勒透露， 如今服务器所需的 28-30TB 硬盘要么缺货，要么价格虚高 ，目前平台正通过捐助者以“变通方法”尝试解决问题。 维基百科基金会则是向 404 Media 透露，如今维持平台所需的内存和硬盘供应已相当紧张，目前平台拥有超过 6500 万篇文章，业界涨价潮令基金会必须极度谨慎考虑资源分配。 除硬件成本上升外，互联网档案馆和维基百科正不断遭受 AI 爬虫消耗流量，许多 AI 公司无休止地从互联网获取内容，还在无形中把更高的运营成本转嫁给了网站所有者，进一步让各大网站维护成本飞涨。
23年AI浪潮大爆发，依稀记得那年全GPT3.5伪装GPT4的站点，那时候还不能联网得用WebChatGPT来联网搜索，除了IT行业的大部分人都是问一些无聊的问题，弱智吧考核，鲁迅和周树人之类的，后面快进到cursor让大家爽用，我就是因为cursor发现并加入L站的，从多国封锁禁止使用AI到程序员口中的只是辅助工具，到现在的vibe coding 太梦幻了 8 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题