AiPy发布第五期大模型适配度测评报告：Claude、GLM、豆包位居前三，美团LongCat落后
10月13日，AiPy发布《大模型适配度测评第五期报告》，覆盖20款国内外主流大模型，聚焦数据分析、编程开发、UI设计等十大真实场景。报告从成功率、资源消耗、速度等多维度综合评估，Claude-Sonnet-4以90%成功率位居榜首，GLM-4.5、Doubao-Seed-1.6等国产模型表现亮眼，展现中国AI技术进步。测评发现代码质量、中文支持、任务规划仍是主要挑战，为用户选型与模型优化提供重要参考。
《3D动作游戏受击反馈：从模板化硬直到沉浸式打击感的开发拆解》
本文记录3D动作游戏角色受击反馈系统的开发实践，针对早期依赖引擎模板导致的反馈雷同、硬直僵化等问题展开优化。通过联合多岗位梳理“视觉差异化、物理动态化、音效分层”需求，放弃传统组件，自研受击反馈状态机，实现状态独立配置与优先级切换；构建伤害类型-反馈参数映射表适配不同场景，开发动态硬直判定器平衡攻防体验。经性能优化（特效实例化、粒子分级）与细节打磨（弱点反馈强化、残血感知优化），解决卡顿、反馈不清晰等痛点，最终实现“每一击有重量”的沉浸打击感，为动作游戏受击系统开发提供实用参考。
一个悄然崛起的国产软件，AiPy已开源
当前AI大模型虽智能飙升，却难落地日常。AiPy另辟蹊径，为LLM接上“手脚”，打通Python执行环境，让其真正自动分析数据、生成图表、完成任务，实现从“思考”到“行动”的闭环，被誉为“中国版Manus”，获1.9k星好评。
ASTER 全球数字高程模型 V003
ASTER全球数字高程模型V003（ASTGTM）由NASA与日本METI合作生成，覆盖北纬83°至南纬83°，空间分辨率约30米。基于2000–2013年ASTER立体影像自动处理，融合超188万场景，优化水体与地形精度，提供DEM与场景数量图层，数据无显著空隙，适用于多领域地形分析。
三步构建AI评估体系：从解决“幻觉”到实现高效监控
AI时代，评估成关键技能。通过错误分析、归类量化与自动化监控，系统化改进AI应用，应对幻觉等问题。Anthropic与OpenAI均强调：评估是产品迭代的核心，数据驱动优于直觉，让AI真正服务于目标。
《SaaS双优实战：数据驱动下的体验迭代与性能攻坚全指南》
本文聚焦企业级项目管理SaaS应用的体验与性能双优实践，核心围绕“数据驱动优化”破局—摒弃此前依赖主观反馈的盲目调整，搭建“采集-分析-优化”闭环体系。先重构分层埋点与标准化数据采集体系，解决冗余与合规问题；再通过行为数据定位核心痛点，如“任务创建”中“添加成员”步骤因交互繁琐耗时过长，针对性优化后完成率提升18%；针对“报表导出”性能瓶颈，以分层查询、异步生成等方案将响应时间从8秒缩至2秒。同时构建“采集-存储-使用”全链路数据安全体系，平衡价值与合规。最终总结：SaaS优化需以用户行为数据为核心，聚焦高频场景，从被动响应转向精准施策，实现体验与性能双重提升。