AI人工智能指南

Anthropic：人工智能自己造自己，比预想更快！自我改进的递归齿轮，转得比预测快 人工智能已经开始自己写代码、跑实验、修bug，一个工程师的产出相当于八个人。本文用内部数据展示人工智能如何在一年内从辅助工具变成研发主力，并讨论三个可能的未来：技

英伟达内部OODA法则曝光，老黄：这就是我们跑赢的秘密：黄仁勋将OODA循环视为软件未来。观察、判断、决策、行动四步闭环，配合记忆与工具，让系统自主迭代加速。 OODA 框架由美国空军上校约翰·博伊德提出，原本用于空战格斗。它包含四个步骤：观察（Obser

AI风向彻底反转 白领更值钱应用层暴富！ AI观点频繁反转：应用层比模型更赚钱，白领反而更抢手，开源已够用，提示词工程消亡，工作流和知识库成核心。选择比代码难，桌面应用胜终端。 大家以前的想法都反

微软Copilot付费用户使用率不足3%，原因包括功能差、定位模糊、强行推广、企业政策限制及竞争对手更强，重蹈手机业务失败覆辙。 微软AI助手Copilot凉了：付费用户中97%的人不用它；花了钱却不用，微软Copilot的3%魔咒到底咋回事？ <

截至6月6日之前这一周GitHub上蹿得最快的十个项目，看起来各玩各的——有转Markdown的，有压缩上下文的，有生成短视频的，还有给AI培养“品味”的。但你细品，它们其实都在干同一件事：让AI变聪明之前，先让它变“轻”。 以前我们把所有资料、整个代码库

程序员万字炮轰生成式AI 背后真正担忧的是什么 当AI替你思考时 你也在慢慢失去思考 该程序员将生成式AI视为资本扩张工具，认为其会推动信息污染、削弱思考能力、冲击教育体系、加剧孤独问题、制造软件技术债务

Claude真有意识？Ted Chiang一篇长文把整个AI神话掀翻！Ted Chiang怒批AI意识神话：聊天机器人离真正意识还差一个银河系。 Ted Chiang认为大语言模型本质是文字续写机器，流畅对话不代表意识存在，道德表达不代表道德能力。

大语言模型的成功迫使世界模型理论接受审判！ 过去很多人批评大型语言模型时，总喜欢抓住一个核心问题不放：它没有世界模型。它只是根据前面的文字预测后面的文字，就像一个特别会接话的人，却不知道自己在说什么。按照这种观点，语言模型能够写诗、聊天、回答问题，

MAI-Thinking-1深度拆解：一台设计成可以永远爬山的“推理永动机”!   成本只有十分之一，效果却反超？解析微软“前沿调优”的恐怖之处 微软在Build大会发布七款MAI新模型，包含顶尖推理模型MAI-Thinking-1。本文深入分析其

如果肉块能思考，权重为什么不可以? 他们是由权重构成的 先说出这篇文章最核心的想法。很多人以为那些能聊天的机器人脑子里藏着一个巨大的知识库，或者有一套超厉害的规则系统。但

笑死！AI在这个考试里反复撞墙，但得了1分后所有人都沉默了 AI在反作弊测试里拿了1分，专家却说这是历史性突破！ Claude Opus 4.8在ARC-AGI-3互动推理测试中得分超1%，虽数值极低但意

每月9.2亿美元！谷歌为什么把钱塞给造火箭的SpaceX？独家解读：SpaceX如何靠出租显卡成为AI时代的新领主！ 从淘金热到卖铲子：马斯克这步棋，让OpenAI和谷歌都成了他的租户 谷歌与SpaceX签署了一

他比所有人早五十年看穿AI的谎言  ！1972年就有人告诉我们为什么机器永远不会真正理解  ！ 本文讲述了哲学家休伯特·德雷福斯从1965年到2017年去世前，持续批判人工智能无法像人类一样理解世界的故事。 他在

科学家们想搞一个能防住所有“亲戚病毒”的超级疫苗，不光防新冠，连2003年的SARS和未来可能从蝙蝠传过来的各种“表哥病毒”都想一块儿防了。 他们用计算机设计了一个叫pEVAC-PS的疫苗，还用了“无针注射”技术——就是你不用看到针头，皮肤上“噗”一下就打

每家公司在用AI干活的时候，第一个动作不应该是买哪个大模型、接哪个数据库。 第一个动作应该是翻翻自己家到底是怎么干活的。你观察一下公司里最牛的那几个人——销售、客服、财务、产品——他们做事的套路其实是可以写下来的。这些套路就是“技能”。

微软扔出七个AI模型，这不是新品发布，是战争宣言！从买菜到种菜：微软MAI如何改写AI成本账？ 别只盯着MAI考了多少分，微软真正的大杀器是“前沿微调” 先总结一下这篇文章到底在讲啥