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“老程序员”为啥不迷信 AI 带来的效率提升？聊聊 AI 编码的局限与现实
开发经验丰富的人对AI编码提升效率更保守，因现有开发模式下，AI编程效率提升有限。特定场景AI给力，但项目复杂时提升迅速下降，还分析了原因，最后提到微服务架构或在AI编程时代重新火起来。
AAAI 2026｜新突破：北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA
终身行人重识别有重要应用价值，但现有方法在学习特定模态新知识时，会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法，解耦并净化不同模态信息，实现跨模态知识权衡，在相关基准上取得最优性能。
大厂CIO独家分享：AI如何重塑开发者未来十年
阿里云智能集团副总裁、CIO蒋林泉分享AI时代开发者发展。他指出不能用旧有标准评判价值，探讨技术贡献衡量、全栈工程师、提效顺序等问题，强调AI可助力学习和角色创新，还提及招人看重的能力和心性。
「注意力经济」下，AI 生活助手能否解锁生服「新」刚需？
今年不少国内大厂加码AI生活助手赛道。腾讯、阿里、美团、京东、滴滴等各有动作，如腾讯在微信上线「元宝」，阿里在电商业务开发助手。当前AI应用使用时长和留存率不佳，而助手或能过滤信息、缩短决策链路。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时，发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术，将整体推理速度提升60%，还突破显存墙，且该优化可扩展到其他模型。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
奥特曼深夜官宣：OpenAI重回开源！两大推理模型追平o4-mini，号称世界最强
OpenAI深夜推出gpt-oss 20B和120B两款开源模型，性能比肩o3-mini和o4-mini，能在消费级显卡甚至手机运行。有宽松许可证等亮点，还准备了体验网站。这是自GPT - 2后首次开源，降低了部分群体准入门槛。
LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？
近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。
AI Agent时代的「AWS」：Manus 背后的重要功臣 E2B 是何来头？
文章介绍 E2B 这一开源基础设施，它为 Manus agent 提供虚拟电脑支持，允许在云端安全沙盒运行 AI 生成代码。其沙盒月创建量一年增 375 倍，CEO 目标是成 AI Agent 时代的 AWS，还探讨了 AI Agent 相关问题。
新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。