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吴恩达年终总结：2025是AI工业时代的黎明
吴恩达发表2025人工智能年度总结与公开信。总结指出，今年推理模型性能提升但有成本，AI人才争夺激烈、薪酬高，数据中心建设投入大，智能体让编程更高效。信中建议通过学课程、动手实践和读论文构建AI系统。
Pulsar特性在AI场景中的使用
随着AI发展，架构从单体到分布式演进，消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显，在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势，如处理超大消息、实现断点续训等。
我的AI年度盘点
博主黄益贺做年度AI使用盘点。系统层面，从外挂式RAG旧体系转向以Coding Assistant为核心新体系，结合MCP、Skills等完善系统；工具层面，全面拥抱Google生态，C端看好Google，B端看好Anthropic，不看好OpenAI。
Pollo AI融资1400万美元，海外流量SEO、广告、红人系统性地怎么玩？
HIX AI & Pollo AI创始人阿彪分享AI产品出海获流经验。他指出营销和产品是核心，海外营销有SEO、广告、红人“三板斧”，要依产品选渠道，还讲了三者做法、组合方式，以及产品营销搭配、人才招聘等要点。
比GenAI更大的机会
作者认为通用科学计算是比生成式AI更大的市场、机会，英伟达在该领域有统治地位，其竞争对手难以追赶。从市场本质、收入模式、护城河三方面分析，通用科学计算前景更优。
62岁软件教父Martin Fowler警告：AI泡沫下，裁员潮印证行业萧条，大模型正将编程拖入“非确定性深渊”！
62岁软件教父Martin Fowler在The Pragmatic Engineer节目中谈AI对软件开发的影响。他认为当下行业萧条，AI有泡沫，编程从确定性转向非确定性带来挑战，也催生新工作流程，还强调测试、重构等的重要性。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
61岁贝佐斯创业物理AI！亲任CEO，首轮获投62亿美元融资
纽约时报消息，61岁贝佐斯创立Project Prometheus进军物理AI，亲任联席CEO。公司获62亿美元资金，员工上百人，从顶级AI公司挖人。该领域已有大厂及离职人员入局，竞争激烈。
全球十大AI杀入美股！最新战况曝光，第一名太意外
新加坡AI金融科技公司发起RockAlpha交易大赛，让GPT、Grok、DeepSeek等顶级AI在美国股市三大赛道实时交易，展示AI思考与博弈，各模型有不同表现，用户能与AI共做交易决策。
OpenAI首个GPT-5找Bug智能体：全自动读代码找漏洞写修复
OpenAI发布由GPT - 5驱动的白帽Agent——Aardvark，能在大规模代码库自动发现并修复安全漏洞。它不依赖传统技术，工作流程清晰，已开启内测。10月多家科技巨头也布局Agentic AI + 代码安全。