苹果在iOS 26公开发布两周后推出首个修复更新iOS 26.0.1，建议所有用户安装。由于重大版本发布通常伴随漏洞，许多用户此前选择安装iOS 18.7。尽管iOS 26经过数月测试，但更大用户基数能发现更多问题。新版本与iPhone 17等新机型同期发布，测试范围此前受限。预计苹果将继续发布后续修复版本。

近期，脉脉上一则“31岁央企员工自觉工作太清闲，找不到价值感，想要辞职去京东拿双倍薪资”的帖子引起众人围观。

人工智能正在重塑软件行业。传统的应用程序模式正在瓦解，取而代之的是以AI为中心的计算世界。用户将通过智能助手完成任务，而不是在众多应用程序之间切换。这种转变将颠覆现有的应用分发经济，创造新的权力结构和商业模式。未来的软件将是模块化、按需和AI可调用的，而不是独立的应用程序。

现在没有什么比人工智能（AI）和机器学习（ML）更热的技术了。领先的企业组织已经在利用这种模仿人类精神行为的技术来吸引客户、促进业务运作。

Google Photos现已集成Veo 3人工智能技术，用户可以免费将相册中的静态照片转换为动画效果。这项新功能利用先进的AI算法，能够自动识别照片内容并生成流畅的动画效果，为用户的回忆增添生动的视觉体验。该功能完全免费提供，用户只需在Google Photos应用中选择相应照片即可一键生成动画。

华为EMUI一直在努力——从EMUI 5.1的Talkback功能正式上线，到历经多次迭代增添了多个便捷功能的的EMUI 11，可以说如今搭载着EMUI 11的华为手机，是一部真正兼顾了不同人群需求、充满着温暖细节的“无障碍”体验手机。

问题是，我们有必要关心这事儿吗？

无线芯片制造商高通公司与爱立信和泰雷兹开展合作，研究可以从低轨道地球卫星提供5G电信服务的技术。

VAST Data发布SyncEngine通用数据目录和高性能导入解决方案，能够发现、编目并捕获其他供应商存储系统中的文件和对象数据，将其导入VAST的AI专用系统。该工具提供跨文件系统、对象存储和SaaS应用的实时可搜索目录，使数PB到EB级数据集中的数万亿文件瞬间可被发现，消除了分布式非结构化数据集发现和调动的障碍。

面对全球气候挑战，美国NOAA数据显示近年来每年发生至少10起损失超10亿美元的天气灾害。Tomorrow.io公司开发了微波探测卫星星座，采用多光谱成像、高分辨率成像、无线电掩星、合成孔径雷达等五种数据技术，构建首个商业化大气3D研究架构。该项目旨在解决全球覆盖数据不足问题，提供更精确的天气预报和灾害预警能力。

PingCAP所做的一切都是为了服务客户的成功，今天PingCAP正用“自主开源+持续引领+面向未来”的理念支持客户敏捷发展。

受全文件访问权限撤销影响导致安卓端文件同步受阻，谷歌在用户和社区呼声中恢复了该权限，Nextcloud将尽快发布更新以恢复完整功能。

无服务器计算，一个在Lambda首次亮相之前几乎不存在的术语，现在已经发展成为一个价值数十亿美金的市场，让企业和初创公司能够以前所未有的速度和规模构建应用。

初创公司ComplexChaos正在开发AI工具来促进合作并缩短群体达成共识的时间。该工具结合了谷歌的Habermas Machine和OpenAI的ChatGPT，能够生成问题、设定对话目标并总结长文档。在与九个非洲国家的年轻代表进行的气候谈判准备试验中，参与者报告协调时间减少了60%，91%的参与者表示AI工具帮助他们看到了原本会错过的观点。

生成式AI正从理论概念转变为实用工具，深刻改变着各行业的工作模式。从营销到财务，从客服到开发，AI不再是简单的自动化工具，而是成为智能协作伙伴。它帮助团队快速生成内容、分析数据、优化流程，将员工从繁琐事务中解放出来，专注于战略思考和创新。然而，技能不足、信任缺失和组织准备不充分仍是主要障碍，企业需要通过系统培训、明确治理和有目的的实验来充分发挥AI潜力。

数字孪生技术对医疗行业的重要性，就相当于人类基因组测序对医疗的重要性一样。数字孪生可以提高医疗组织的绩效，提供个性化的医疗方案，支持新药和新设备的开发。

年轻开发者参与开源项目面临诸多挑战,包括高门槛、缺乏经验、时间冲突等。尽管开源社区亟需新鲜血液,但现有机制和文化难以吸引年轻人。如何降低准入门槛、提供激励机制、平衡工作生活,成为开源社区亟待解决的问题。

HPE Aruba Networking在今年6月任命了新的全球渠道负责人

马斯克的 AI 公司 xAI 推出了 Grok 3 模型，号称在多项技术指标上超越竞争对手。这款 AI 在数学、科学推理和编程等方面表现出色，并在用户测试中领先 GPT-4 等模型。Grok 3 的发布标志着 AI 领域竞争加剧，也凸显了马斯克与 OpenAI 之间的紧张关系。

MBZUAI研究团队提出令牌顺序预测方法，通过让AI学习词汇排序而非精确预测来改进语言模型训练。该方法比传统下一词预测和多令牌预测都更有效，在3.4亿到70亿参数的模型上均显示出优势，且计算成本更低。研究证明了降低任务难度反而能获得更好效果的训练策略价值。