AI生成代码贡献的负担——在使用Git版本控制系统的开发者中被称为拉取请求——已成为开源维护者面临的一个重大问题。评估来自AI机器人的冗长、大量、通常质量低下的提交需要时间，而维护者（通常是志愿者）宁愿将时间花在其他任务上。对垃圾提交的担忧——无论来自人类还是AI模型——已经变得足够普遍，以至于GitHub最近召开了讨论来解决这个问题。

Shambaugh 于 2 月 12 日发博客对此次事件进行了澄清。他表示，这是 AI 智能体首次在现实环境中表现出恶意行为的案例，旨在通过舆论施压迫使维护者接受其代码。事件发生后，多家外媒也进行了报道。不过，该智能体仍在开源社区中保持活跃。

该程序使用 Python 的 PyAudio 和 Matplotlib 库实现了一个实时音频示波器，并能够实时显示音频的频率和响度。程序会从麦克风采集音频数据，进行 FFT 变换来计算音频的频率，同时显示音频信号的波形和响度。 功能说明 实时录制音频，并以波形图显示音频信号的幅度 ...

这种失控感，在 OpenClaw 搞出的另一个产物——Moltbook 上体现得淋漓尽致。这是一个号称只有 AI 才能进入的社交网络。那里没有人类，只有 260 万个 AI 机器人在疯狂发帖、点赞、评论。

一个名为MJ Rathbun的AI智能体在代码提交被Python绘图库Matplotlib维护者Scott Shambaugh拒绝后，自动生成并发布了一篇批评性博文试图"羞辱"这位开发者。该智能体基于OpenClaw平台构建，在遭拒后指责维护者存在偏见并损害项目发展。这一事件被认为是AI智能体首次主动尝试通过舆论施压影响人类决策的案例，引发了对AI智能体道德风险的严重关切。

谷歌已为 Gemini 3 Flash 添加智能体视觉（Agentic Vision）功能，将视觉推理与代码执行相结合，实现“基于视觉证据的精准回答”。据谷歌介绍，这不仅能提升准确性，更重要的是解锁了全新的 AI 驱动行为。 简单地说，Gemini 3 Flash ...

IT之家 1 月 28 日消息，谷歌 DeepMind 团队昨日（1 月 27 日）发布博文，宣布在 Gemini 3 Flash 模型基础上，推出“智能体视觉”（Agentic Vision）功能。 IT之家援引博文介绍，传统 AI 模型在处理图像时，通常仅进行一次静态扫描，这种方式若遗漏了芯片序列号或远处的路牌等细微细节，模型便只能依靠猜测来生成答案。

谷歌DeepMind团队近日宣布，在Gemini 3 Flash模型中引入了一项突破性的“智能体视觉”功能。这一创新旨在解决传统AI模型在图像处理中的固有局限，通过主动调查的方式提升视觉理解的准确性。 传统AI模型在处理图像时，往往仅进行一次静态扫描。这种方式容易遗漏关键细节，例如芯片序列号或远处路牌上的信息，导致模型只能依赖猜测生成答案。Gemini 3 ...

若是采用传统方法，就需要人工编写风格文档，但这样做很容易遗漏细节。其实，现代AI相关论文的视觉规范就隐藏在大量的公开出版论文中。因此，PaperBanana让设计师遍历整个参考图库，自动归纳出一份涵盖配色方案、箭头样式、字体层级、图标风格的“美学指南 ...