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智能体时代，人类与AI如何分工？
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开，探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化，挑战传统职业身份，还使工作与生活边界模糊，同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。
耶鲁大学新研究揭示 AGI 时代的残酷现实
耶鲁大学新论文揭示AGI时代残酷现实，人类将失去经济价值。AGI会自动化“瓶颈”工作，人类从事“辅助性”工作，工资取决于计算成本，劳动收入占比趋近零，应思考财富重新分配。
AI时代，为什么我极力推荐你开始写日记？
本文指出在AI时代，日记是个人存在于世界的真实锚定。马伯庸、罗振宇都重视记录，作者介绍低门槛日记方案，强调日记要真实，还可让AI做回顾，呼吁大家从现在开始记日记。
快速行动，创造未来：AI时代的职业新法则——LinkedIn联合创始人给即将踏入AI时代职场的毕业生一些忠告
LinkedIn联合创始人Reid Hoffman给即将踏入AI时代职场的毕业生忠告。虽就业形势严峻，但毕业生应兴奋，主动驾驭AI，用其优化职业，具备AI素养，发挥主动性，重视人际关系，创造未来。
微软OEL框架：大模型一次部署，终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。
nnU-Net：医学图像分割的自适应自动化框架
德国癌症研究中心团队提出 nnU-Net 自配置医学图像分割框架，能根据数据集特征自动推导预处理、网络拓扑等策略获稳健分割基线。文章介绍其原理、优缺点、评测案例及 Python 代码实现。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
Parlant：一个让AI Agent 真正听话的开源框架
AI Agent存在不听话的痛点，Parlant开源框架专门解决此问题。它与传统方法不同，能确保执行规则。具备行为准则、对话流程等功能模块，适用于金融、医疗等场景，已在金融场景落地。
亚马逊裁员 3 万人：AI 时代的结构性裁员
多家媒体报道亚马逊计划裁减 3 万个岗位，涉及多部门，约占企业白领员工总数 10%。这或是对“疫情高峰期过度招聘”的校正，也是 AI 时代的结构性裁员，AI 投入使人工岗位减少。