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2025-10-26 23:00

AI眼植入物恢复盲人视力,GPT-5性能数据曝光,x402重塑机器经济

AI眼植入物PRIMA通过AI和AR技术帮助盲人恢复视力,已进入临床应用阶段。GPT-5虽智能但速度受限,Qwen 3 Coder在Cerebras硬件上实现1915 tok/s超高速度。x402协议推动机器经济落地,实现AI Agent间自动支付和服务收费。

要点速览

  1. AI眼植入物PRIMA通过AI和AR技术帮助盲人恢复视力,已进入临床应用阶段
  2. GPT-5虽智能但速度受限,Qwen 3 Coder在Cerebras硬件上实现1915 tok/s超高速度
  3. x402协议推动机器经济落地,实现AI Agent间自动支付和服务收费
  4. PostgreSQL 18支持即将发布,UUIDv7性能提升2倍,存储需求降低
  5. 国内开发者推出低成本AI助盲眼镜,基于ESP32和通义千问,成本不足100元

一、AI医疗突破与助盲技术创新

  1. AI眼植入物PRIMA实现重大突破,盲人患者重获阅读能力:这款crumb大小的微型芯片通过AI、AR眼镜和便携电脑协同工作,直接向大脑传输视觉信息,已成功帮助失明患者恢复阅读能力。这一技术突破并非科幻,而是已进入临床应用阶段的实际手术方案。 — via @MarioNawfal
  2. 国内开发者推出低成本开源AI助盲眼镜:一位抖音博主基于ESP32开发的AI助盲设备,总成本不到100元,代码完全开源并使用通义千问AI模型。该设备被认为真正体现了"科技存在的意义",已有开发者计划复刻并优化这一产品。 — via @WarrenLau_

二、大模型性能与应用动态

  1. GPT-5与Qwen 3 Coder性能对比:智能与速度的权衡:GPT-5展现出极高智能水平,但速度上限仅为62 tok/s;而Qwen 3 Coder在Cerebras硬件上可达到1915 tok/s的惊人速度,差异达30倍以上。这一数据表明,在实际开发中,模型选择需根据任务对智能与速度的需求进行权衡。 — via @boristane
  2. GPT-5-Codex API缓存机制降低使用成本:实测显示,尽管GPT-5-Codex速度较慢,但配合codex cli工具,在API缓存命中率高的场景下成本可控。红色曲线显示缓存覆盖率与蓝色区域的token数量呈现相关性,与OpenCode创始人此前描述的使用场景高度吻合。 — via @mike_chong_zh
  3. Gemini成为高效AI团队协作工具:有开发者分享其团队分工模式,Gemini主要负责需求文档和技术设计,以逻辑清晰、废话少著称,尤其适合探索和理解代码库。其GitHub集成功能可直接对PR进行Code Review并提供可一键应用的修改建议,效率优于Claude Code。 — via @kevinma_dev_zh

三、机器经济与支付协议创新

  1. x402协议推动机器经济成为现实:作为AP2首批扩展协议之一,x402实现了HTTP协议层的支付功能,使AI Agent能够为自身服务收费、向其他Agent付款并代表用户自动处理微支付。这一进展验证了"新时代科技经济学"概念,为AI商业化开辟了新路径。 — via @qinbafrank
  2. Coinbase推出Payments MCP简化AI支付集成:通过npx @coinbase/payments-mcp命令,开发者可快速为AI Agent集成支付能力。这一工具使AI购买服务成为可能,进一步完善了机器经济的基础设施。 — via @MurrLincoln, @programmer

四、数据库与开发工具更新

  1. TimescaleDB 2.23即将发布,全面支持PostgreSQL 18:新版本将包含对PostgreSQL 18的完整支持,以及UUIDv7的持续改进,通过原生压缩实现存储需求降低和查询性能提升2倍。这一更新对处理时序数据的AI应用具有重要价值。 — via @michaelfreedman
  2. NowledgeMem 0.4.2版本发布,增强SWE Agent集成:除了现有的MCP集成能力外,新版本进一步提升了与软件工程师Agent和AI聊天工具的协作效率,为开发者提供更强大的知识管理解决方案。 — via @wey_gu

五、开源项目与社区动态

  1. KwaiKAT AI开发挑战赛正式启动:赛事时间为10月25日至11月8日,要求开发者使用KAT-Co构建原创项目。这一赛事为AI应用开发提供了实践平台,同时推动相关技术生态的发展。 — via @KwaiAICoder
  2. 上海LangChain社区Meetup圆满结束:继LangChainAI Launch Week之后,上海社区举办了线下聚会,进一步推动了大语言模型应用开发的本地化交流与合作。 — via @yihong0618, @dinah_zhang
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