1.6T光模块订单排到2027年，为何被一颗DSP芯片卡住咽喉？
1.6T光模块诊断：订单排到明年，病灶不在产线，在3nm DSP电芯片1.6T光模块的供给瓶颈不是产能不够，是DSP电芯片被卡住了。9月深圳光博会上，多家头部厂商给出了一致的化验单：订单已排至2027年，部分厂商2000万以下的小单不接了。DSP电芯片价值量占1.
斯坦福Nature正刊：论文不只用来读，还能直接跑
Reimagining research papers as interactive and reliable AI agents。
CubeMX 该怎么用？一份"什么该生成、什么必须手写"的决策表
新手用 CubeMX 的工作流是：打开图形界面 → 选芯片、点引脚、拉时钟树 → 点 Generate Code → 把生成的 main.c 原样编译进去 → 在 while(1) 里加业务代码。
Codex 修 Bug 太认真，我为什么反而要叫停它？
我真正担心的，不是 Codex 修不好 Bug，而是它太愿意继续修。AI 可以替我发现更多问题，却不能替我决定：哪些问题根本不是现在要处理的问题。我昨天让 Codex 检查之前已经修过的几个功能，并在手机上确认这个版本能不能正常使用、能不能上线。
CodeBuddy 产品全景解读：三种形态覆盖从专业开发者到零基础用户
该形态深度集成了腾讯生态，并支持可视化调试，适合从 0 到 1 的沉浸式编码辅助、快速原型 MCP 开发、设计稿转代码等场景。
用什么AI暴露了你的阶层？没那么简单
虽说现在产品选择五花八门，但就跟手机似的，一个人长期的主力机就是一台，并且反映了用户的消费实力。今年 4 月，AI 研究机构 Epoch AI 和民调公司 Ipsos 联合发布了一项调查，对大约 5000 名美国成年人做了三轮问卷，就是这个问题:你上周用了什么 AI?
让 AI 写代码很爽，审完这 5 层再合并
软件行业几十年来，写代码都是最贵的一环。一个功能，从实现到补测试再到提 PR，怎么也要几个小时。AI 编程工具把这笔账改写了：Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codex 这些工具，几分钟就能甩出一大坨改动。听起来是巨大的生产力跃升，也确实是。
在IDEA中配置EsayCode，自动生成代码
左侧:plugins，在搜索框中输入:easycode，然后在下方的列表中找到easycode并安装。
连豆包都收费了，你的AI还有多少“免费的午餐”？
当AI从“陪人聊天”的工具走向“交付结果”的Agent，命运赠送的赛博礼物，早已暗中标记了算力的价格，全行业迎来了向真实生产力要ROI的诚实标价。
构建AI生成代码的验证系统
我首先解释为什么编码代理可以生成可工作的代码却无法可靠地证明它能工作，然后阐述一个四阶段参考架构，用于在生成和发布之间建立验证层。