智谱开源 GLM-4.7
智谱 GLM-4.7 正式发布并官宣即将开源。
在 LiveCodeBench 和 Code Arena 等多个权威榜单中，它取得了国产第一、开源第一的成绩。其综合编程能力已直逼甚至在某些维度超越了 Claude 4.5 Sonnet。
近期，智谱已向港交所递交招股书，冲击全球大模型第一股。这表明国产大模型在编程这一核心赛道上，已具备冲击世界顶尖水平的实力。
开源地址：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
社区已有开发者使用 GLM-4.7 复刻了经典游戏《植物大战僵尸》。
以下是几个实际测试案例：
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提示词：生成一个介绍《阿凡达 3》的详细 PPT
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提示词：在 Canvas 上写一个‘落沙’模拟器（类似 Noita 的简化版）。支持 4 种元素：沙子（受重力落下）、水（落下并向两边流动）、火（向上飘）、油（浮在水上）。元素之间要能互动：火遇到油会爆炸，水遇到火会产生蒸汽。像素级模拟，60FPS。
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提示词：请使用 HTML5 Canvas 和原生 JavaScript 编写一个单文件的切水果游戏复刻版。不需要外部图片，使用 Emoji 代替水果和炸弹。水果从屏幕底部随机位置向上抛出，受重力影响掉落，带有自转效果。鼠标按住并移动会产生一条刀光，当刀光路径与水果坐标重叠时，水果被切开。切到炸弹则游戏结束。
闲置手机变身 AI 集群
这个获得 3.6 万星标的分布式 AI 推理开源框架 exo，能够让你利用手头现有的 iPhone、iPad、Mac、安卓设备乃至树莓派等设备，搭建一个私人的分布式 AI 集群。
它打破了运行大模型必须依赖高端 GPU 的限制，通过资源池化的方式实现大模型的运行。
该项目对硬件的自适应能力很强，能够根据网络拓扑和各设备的剩余算力，动态地将模型进行分片。通过支持 RDMA over Thunderbolt 等技术，能够显著降低设备间的通信延迟，使得分布式推理的效率远高于普通的网络连接。
- 开源地址：https://github.com/exo-explore/exo
系统化的 Vibe Coding 开源教程
Datawhale 开源社区推出了这份系统化的 Vibe Coding 开源教程，内容涵盖了从零基础到全栈实战的全过程，特别适合没有编程背景的初学者、大学生或希望提升效率的创业者。
教程不仅讲解如何使用提示词生成代码，还深入探讨了如何利用 Cursor、Claude 等工具快速将想法转化为实际产品。项目配套有专门的在线学习网站，提供了丰富的案例和进阶路径，旨在通过系统性的引导，解决国内 AI 编程资源碎片化的问题，让学习者快速掌握构建 AI 驱动应用的能力。
- 开源地址：https://github.com/datawhalechina/vibe-vibe
视频 AI 分析平台
VideoPipe 是一个用 C++ 编写的跨平台视频结构化与分析框架。其设计理念类似于流水线，将视频处理的各个环节（如解码、推理、绘制、编码等）拆分为独立的节点，用户可以根据业务需求灵活组合这些节点，构建复杂的视觉分析系统。
该框架轻量级且依赖较少，非常适合在安防监控、交通管理、人脸识别等实际工程场景中快速部署。例如，可实时分析车辆轨迹，自动识别违章掉头、非法压线或逆行，不仅能识别车辆，还能识别车牌号，并将违章过程录制成小视频存证。
它支持主流的视频流协议（如 RTSP、RTMP）以及本地文件输入，并集成了 OpenCV 和 GStreamer 进行硬件加速解码。项目提供了详实的中文文档和示例代码，极大地降低了 C++ 视频分析开发的门槛。
- 开源地址：https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe
属于个人的 AI 基础设施
这个名为 Personal AI Infrastructure 的开源项目，旨在帮助个人搭建一套属于自己的 AI 基础设施。其愿景是让个人能够拥有并控制自己的 AI 操作系统，而非依赖大型企业提供的黑盒服务。
项目架构设计清晰，包含 技能 (Skills)、智能体 (Agents)、钩子 (Hooks) 和 历史 (History) 四大核心模块。它目前基于 Anthropic 的 Claude Code 构建，核心逻辑是 AI 增强人类：通过自动化的工作流捕获用户的工作模式，并将其固化为可复用的 AI 技能。
此外，它还集成了另一个知名项目 Fabric，利用大量精选提示词来处理日常任务，如总结文档、编写代码或进行安全分析。
- 开源地址：https://github.com/danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure
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