以下是过去一段时间全球AI领域的最新动态和观点： AI时代的代码审核：写两遍，反而更快-宝玉 在AI时代，软件开发领域正经历一场范式转变。传统开发模式因对需求理解不充分而在早期投入过多精力，导致过度设计和“代码屎山”。现在，AI代码工具极大地提高了开发速度，使得**“原型开发法”重新变得经济划算。开发者可以先利用AI快速生成一个“原型版”来验证需求和解决技术难题，不拘泥于代码质量和架构，其价值在于迅速确认方向和踩坑。随后，再回归传统工程方法，由人类主导，利用AI生成“生产版”**代码，注重设计、可维护性和安全性。这种“写两遍”的模式，反而能以更低的总成本产出更高质量的最终产品，也降低了资深开发者对AI生成代码的心理抵触。 DHH接 …
阅读更多以下是过去一段时间全球AI领域的重要动态： AI对编程职业的深远影响与开发者社群的务实态度 - Andrej Karpathy, 宝玉, Orange AI, Amjad Masad Andrej Karpathy表达了对AI时代编程职业剧烈重构的焦虑，认为程序员需要掌握新的抽象层，如智能体和提示词，并将其比作一场“九级大地震”。与此同时，Stack Overflow 2025年度报告显示，虽然84%的开发者使用AI工具，但对其正面评价有所下降，行业进入务实期。报告指出，未来的开发者将分化为“提示词消费者”和“AI指挥官”，后者通过掌握AI工具与架构知识来提升价值。Addy Osmani则提出，这反而是开发者最有趣的时刻，传统工程技 …
阅读更多以下是过去24小时全球AI领域的一些重要动态和观点： 唐杰对2025年大模型的七层感悟及AI应用第一性原理-宝玉 清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰分享了对2025年大模型的七层感悟。他指出，预训练仍是基础，但中后训练和长尾对齐是提升模型效果的关键。Agent被视为模型从“学生”到“打工人”的跨越，是进入真实世界、产生实际价值的门槛。模型记忆能力是AI在真实环境中落地的刚需，同时，在线学习与自我评估可能成为下一个Scaling范式。唐杰强调，AI应用的第一性原理不应是创造新App，而是替代人类工作。他直言“领域大模型”是伪命题，并认为多模态和具身智能前景广阔但道路艰难，预判2026年将取得长足进步。 微软与复旦大学合作推出AniX …
阅读更多智谱AI发布GLM-4.7：性能逼近顶尖模型，引入三层思考模式-mervenoyann & 小互 智谱AI正式发布了其最新一代开放前沿模型GLM-4.7，该模型在编码、复杂推理和工具使用方面取得了显著进步，超越了DeepSeek V3.2，并与GPT-5和Claude 4.5等顶尖封闭模型表现相当。GLM-4.7引入了创新的“三层思考模式”，能够在生成答案前进行内部推理、制定路径并预测障碍，并在多轮对话中记住思考过程。特别在编程任务中，其性能达到Claude Code的90%，但成本仅为其1/7，配额却是3倍，凸显了其高性价比。此外，GLM-4.7在前端审美方面大幅提升，能生成更具设计感的网页、幻灯片和海报。 “Vibe …
阅读更多Redis 之父 Salvatore Sanfilippo 的 AI 年终反思 Redis 创始人 Salvatore Sanfilippo 分享了对 AI 发展的八点深度反思。他指出，2025年“随机鹦鹉”的说法已不再被普遍接受，LLM在各项考试中表现卓越并形成内部概念表征。思维链被低估，它通过内部表征采样和强化学习有效提升模型表现。可验证奖励的强化学习打破了算力瓶颈，使模型能无限自我提升。程序员普遍接受AI辅助编程，将其视为“同事”或“独立智能体”。Transformer架构依然是通向AGI的有效路径，且思维链并未改变LLM的本质。此前反LLM的 ARC 测试如今也证明了LLM的抽象推理能力。最后，他警示未来20年AI的根本挑 …
阅读更多以下是过去一段时间全球AI领域的动态摘要： Andrej Karpathy 分享了他 2025 年的总结 - 歸藏(guizang.ai) Andrej Karpathy对2025年的AI发展进行了总结，主要涵盖六个方面：RLVR（可验证环境中的强化学习）成为继预训练和微调之后的新训练阶段，推动LLM习得推理策略并吞噬预训练算力。LLM展现出"锯齿状智能"，即在可验证领域能力突出但在通用性上参差不齐，导致基准测试失效。Cursor揭示了LLM应用新形态，通过编排多个LLM调用进行上下文工程。Claude Code作为首个成功本地运行的LLM Agent，预示着AI从网站向“生活在电脑上”的精灵转变。Vibe coding将使编程大众 …
阅读更多Google might win the AI race? - Peter H. Diamandis, MD Peter H. Diamandis, MD通过其Moonshots节目探讨了Google在当前AI竞赛中可能处于领先地位的观点。他引述Naveen Jain的看法，暗示Google凭借其技术积累和研发实力，在AI领域的未来发展中占据了有利位置，引发了业界对AI领导者地位的讨论和关注。 fal Startup Program in Europe! - Emad Fal公司宣布在欧洲启动其首个AI创业项目，积极寻找有潜力的建设者和初创企业。此举旨在孵化并支持欧洲本土的AI创新，为新兴技术和应用提供平台与资源，进一步推动欧洲地 …
阅读更多Google AI负责人Jeff Dean揭示AI指数级增长奥秘-向阳乔木 Google AI负责人Jeff Dean在斯坦福的分享中指出，当前AI的强大是过去十五年技术叠加的产物，而非单一突破。他回顾了AI发展中的关键里程碑，包括2012年Google Brain项目实现无监督学习识别猫，以及Word2Vec让机器理解语言语义。算力方面，Google于2015年推出TPU专用芯片，性能比CPU和GPU快15-30倍，能效高30-80倍，并持续迭代。2017年的Transformer架构大幅提升了模型效率与准确率，成为现代大模型的基础。Jeff Dean强调，AI进步是指数级的，例如Google的模型两年内从15%的初中数学题准确 …
阅读更多sfcompute 获得 4000 万美元融资并招聘 Linux 程序员 - Ben Tossell sfcompute 公司近日宣布成功完成 4000 万美元融资，并正在积极招募 Linux 程序员，以支持其超级计算机项目。这一发展表明了在高性能计算和人工智能基础设施领域持续的投资热度，旨在加速前沿技术的研发与落地。 Gary Marcus 持续批评大型语言模型与 AGI 发展 - Gary Marcus 知名 AI 批评家 Gary Marcus 再次就大型语言模型（LLMs）能否实现通用人工智能（AGI）发表了强硬观点。他指责 Yann LeCun 盗用其 2022 年关于 LLM 扩展瓶颈和 AGI 局限性的论 …
阅读更多HuggingFace与Google Cloud每日数据传输量突破1500TB-merve HuggingFace CEO Clement Delangue透露，每天有超过 1,500太字节（Terabytes）的开源模型和数据集在HuggingFace与Google Cloud之间进行下载和上传。这一庞大的数据流量突显了开源AI生态系统的活跃度和规模，以及云计算基础设施在支持AI模型开发和共享方面所扮演的关键角色。这表明了社区对开放AI资源的强烈需求，以及对AI技术普及化的巨大推动。 VLAb：机器人视觉-语言-动作模型预训练工具包发布-merve 一款名为 VLAb 的新型预训练工具包已发布，专为机器人领域的视觉-语言-动 …
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