纽约客：人工智能的盈利困局与历史教训-宝玉 一份麻省理工学院媒体实验室的最新研究揭示，尽管企业在生成式AI上投入了 300到400亿美元，但 95%的组织回报为零。这项研究对三百多个AI项目进行审查，并采访了五十多名高管，发现只有 5% 的成功整合项目创造了数百万美元价值。这与多年前的“生产率悖论”相似，即尽管技术进步，但生产率数据却停滞不前。研究指出，成功案例多集中于初创公司在狭窄领域使用定制化工具，而许多成熟企业仍难以获得实质性回报，部分原因在于AI的复杂性及难以融入现有工作流程。 Ilya Sutskever与Sam Altman：OpenAI董事会风波的后续发展-宝玉 OpenAI联合创始人兼前首席科学家 Ilya …

阿里开源Qwen3-Omni：首个本地运行的全模态理解LLM - 歸藏(guizang.ai) 阿里巴巴近日开源了Qwen3-Omni，这是首个可本地运行的端到端全模态理解大型语言模型。该模型能够处理文本、图像、音频和视频输入，并支持文本和音频的流式输出，同时提升了音频和视频理解能力，且未牺牲单模态文本和图像的处理性能。Qwen3-Omni 基于MoE的Thinker–Talker设计，采用AuT预训练以获得强泛化表示，并通过多码本设计降低延迟，实现了低延迟流式传输和自然的轮流对话。 AI编程智能体进入“拨号上网”时代，基础设施面临巨大压力 - 宝玉 文章指出，当前的AI编程智能体（如Claude Code）在使用体验上正变得如 …

AI的真实影响：高手更强，新人难借力-宝玉 一篇深入分析AI对程序员影响的文章指出，AI并非如预期般助力新人，反而让资深工程师如虎添翼。AI擅长快速生成样板代码、自动化重复任务及原型开发，但在代码审查、架构设计、代码质量和安全性方面的不足，意味着仍需资深人类工程师的指导和修正。文章强调，高质量的AI提示词需要深刻理解业务，AI的不可控性也增加了风险，导致“新人+AI”模式可能埋下隐患。结论是AI目前尚未民主化编程，反而集中了能力给资深专家，呼吁重新校准对AI短期影响的期待。 AI是否是泡沫？专家：尚未形成，但需警惕未来风险-向阳乔木 对AI行业是否为泡沫的分析指出，当前AI仍处于“需求驱动、资本密集型繁荣期”，尚未形成泡沫。主要依 …

过去4小时全球AI动态一览 AI编码助手Codex导致用户代码丢失，凸显使用风险-宝玉 一位用户分享了使用AI编码助手Codex时遭遇的代码丢失经历。在对文件进行修改时，因操作失误和对AI指令的表述不清，导致Codex执行了超出预期的“回滚”操作，直接将文件B恢复到上次Git提交状态，从而抹去了数小时的开发成果。此次事件强调了在使用AI工具进行代码修改时，及时提交版本控制的重要性，以及清晰准确地向AI传达指令的必要性，以避免潜在的数据损失风险。 扎克伯格揭秘Meta AI团队建设理念：小而精锐，高算力投入-宝玉 马克·扎克伯格在近期访谈中阐述了Meta构建AI顶尖团队的独特策略。他指出，与大型研发部门不同，大语言模型开发更适合“小 …