小米发布MiMo Code：免费AI编程助手，百万上下文+终端全屏，开发者冲小米MiMo团队在6月10日悄悄上线了一个大杀器——MiMo Code V0.1，一款终端AI编程助手，基于OpenCode构建，MIT协议开源，最关键的是：大模型限时免费用。 这不是又一个套壳CLI。它配备MiMo V2.5多模态模型，拥有百万token上下文窗口，支持TUI全屏交互、Web UI浏览器界面、非交互脚本三

一个不会“失忆”的 AI，和一个会“遗忘”的 AI，体验差距有多大？这篇文章用两个月真实使用数据说清楚。 为什么 AI Agent 需要记忆？我第一次意识到“记忆”重要，是连续开了十几个 Hermes 会话之后——每次 /new 清空上下文，AI 就像失忆一样，连我坚持“结论优先”的风格都要重新声明一遍。后来遇到的数据越多、工作流越复杂，“遗忘”问题就越严重。 解决方案其实很简单：给 Agen

2026年6月9日，生态环境部印发《关于优化排污许可证（副本）格式的通知》，对排污许可证内容和格式进行全面优化。这是落实《生态环境法典》、推动”一证式”管理的关键一步。 一、为什么需要优化排污许可证格式？排污许可证是固定污染源监管的核心制度，被称为企业的”环保身份证”。但从实际应用来看，现行排污许可证存在三个突出问题： **基层和企业”看不懂”**：前后信息逻辑性不强，同一环境要素的管理要求

强化学习（RL）正在成为大模型后训练的核心引擎。但问题是——每个模型类型（扩散、自回归、视觉语言）都需要一套独立的 RL 训练流程。腾讯混元团队开源的 UniRL 框架，用一个统一的 RL 循环解决了这个”碎片化”难题。 一、为什么需要 UniRL？强化学习已经证明了它在大模型后训练中的价值——从 ChatGPT 的 RLHF 到 DeepSeek 的 GRPO，RL 驱动的对齐和推理增强已经

在 AI 技术飞速发展的当下，企业如何系统化、分阶段地将其融入战略与运营？本文借鉴信息系统规划方法论，提出一条客观、可落地的”五级成熟度”演进路径。 一、成熟度模型：AI 转型的”路线图”成熟度模型为企业的能力建设提供了一种结构化的评估与发展框架，描述了组织从初级阶段向理想目标状态发展的过程。对于 AI 转型，一个通用的五级成熟度模型能清晰地指引企业从”浅尝辄止”走向”持续创新”。 这五个等

农村生活污水，不是”废水”，是放错了地方的资源。 一、一份迟来的技术指南2026 年 5 月 22 日，生态环境部办公厅印发了《农村生活污水资源化利用人工湿地处理技术指南》（环办土壤函〔2026〕191 号），并于 6 月 5 日正式公开。 这份指南的定位很清晰：不是强制标准，而是技术指导。它为各地因地制宜开展农村生活污水治理，提供了一套可操作、可落地、可复制的技术路径。 为什么说”迟来”？

执行为根，管理为纲，二者相融共生，方能走得更稳、更远。 一、那条正在消融的界线在以往的职场认知里，执行与管理仿佛是两道泾渭分明的界线：一线人员埋头落地，管理者统筹方向，各司其职，互不越界。 但随着工作模式不断演变、AI 工具深度融入日常，执行与管理的边界正在慢慢消融。二者早已不再是割裂的岗位分工，而是每个人都需要具备的通用思维能力。 二、执行者也需要管理视角即便身为普通技术执行者，也不能只被动

写 Prompt，是数字化的管理；带团队，是人间版的 Prompt。 一、两件看似无关的事从前我总把”带人”和”用 AI”当成两件截然不同的事。 带人，是职场修行，是团队管理；写提示词，是工具技巧，是提效方法。一个属于人情与统筹，一个属于技术与指令，看似隔着天壤之别。 可慢慢沉淀、反复复盘后才恍然大悟：二者底层同源，逻辑完全相通。 OpenAI 的 Prompt 工程最佳实践指南里，核心原则只

真正的带队底气，从来不是”我亲手做过所有事”，而是”我能定义终点、规避风险、校准方向”。 一、那道绕不过去的思维关卡深耕技术的人，大多带着一份刻入骨髓的严谨与执拗。成长始于一行代码的调试、一次算法的优化、一个项目的落地。长久的实操历练，让我们形成了固有的做事逻辑：凡事亲历，方有底气；亲身验证，才敢定论。 在独自攻坚的岁月里，这套思维是铠甲。我们敬畏专业、深耕细节，因为每一个技术漏洞、每一处逻辑

学习不是为了考试，而是为了让知识点真正长在自己身上。 一、课堂上的一个念头今天学了信息系统开发方法，其中两个方法让我停了下来：关键成功因素法（CSF）和价值链法。 说实话，课堂上听的时候，有些内容随着知识点产生了跳跃式的想法——一种迁移性的联想。这种感觉有点天马行空，但对我加深理解反而有好处。 人到中年，学习不再是为了一张试卷上的分数。我们真正想要的，是把知识内化成自己的判断力。 二、关键成功