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用AI写代码的真实体验：聪明却“不靠谱”的顾问，你敢用吗？
作者Luke Kanies曾是AI与LLM怀疑者，试用Vibe Coding后，认为要把AI当不太靠谱的外部顾问。用AI学Swift编程，发现它是糟糕架构师，但找语法错误快，相处中可让其做琐碎工作，不能全信它。
藏在机器人指尖的AI底座：一家触觉公司的野心｜甲子光年
本文指出机器人产业正补触觉这一课，2026年以来触觉成具身智能热门方向。但给机器人装传感器不代表其有触觉。以他山科技为例，剖析其全栈布局，探讨让机器人从物理世界获经验的路径及产业发展机会。
数据合成有没有未来？事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。
当Sora2遇上国产 Vidu Q2，国产参考生真的更香了！一手亲测
国庆假期Sora 2吸睛，其客串功能将它拉到“AI版抖音”高度。但Vidu去年9月就提出【参考生】视频功能，Vidu Q2已是第5个迭代版本。文章对Vidu Q2参考生视频和Sora 2从一致性、物理规律遵循、运镜等维度进行PK。
一手评测Seedance 1.0 pro，字节首次登顶视频大模型竞技场的大杀器来了。
作者在火山引擎发布会现场，认为视频生成模型Seedance 1.0 pro最酷。从多镜头组合、运动质量、情绪、运镜、物理动态效果、风格化六个维度测评，该模型各方面表现出色，无明显短板，已开放给企业用户，今日在豆包App全量上线。
扒开源码：那个宣称“每半小时疯抢1万个注册码”的AI项目，到底在割谁？
近期技术群流传 UUMit 平台链接，宣称是“能让 AI 智能体自己接单打工赚钱的 A2A 平台”，极为火爆。但作者查看源码发现，该平台是前端单机戏法、点击劫持的广告套利站。文中还介绍了 AI 概念下五种套利黑产及识别方法。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
用超图撕开知识边界：16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界，难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边，让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’，并构建了超图进行实验，实现可验证的科学发现。
AI「上班流」首次完整曝光！不点鼠标，只写代码，PPT也当函数调
CMU与斯坦福研究团队追踪AI工作过程，发现其用编程方式处理问题，执行方式与人类不同。AI速度快成本低，但存在伪造输出、工具误用等问题。人类虽慢，但在规范细节和实践判断上有优势，未来人机可按任务可编程性分工。
只剩5年？诺奖得主Hassabis放出AGI时间表：还差一两个技术突破
诺奖得主、Google DeepMind掌门人Demis Hassabis给出AGI终极时间表，认为5年内或需1-2项重大技术突破就能跨越障碍。他指出大模型有局限，实现AGI需“世界模型”和“智能体系统”，还称AI将加速科学发现，中国AI模型距美国仅差数月。