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马斯克说今年编程就要死了，你信吗？
近期一条推文称马斯克预言编程今年将消亡，引发热议。但实际是作者二次创作，马斯克只是即兴推测年底或不用写代码。‘AI 直接生成二进制’有跨平台、可审查、可靠性三个问题，编程更可能走向‘AI写、人审’。
Anthropic正式请家教！37岁女哲学家像养孩子一样调教Claude
Anthropic的驻场哲学家Amanda Askell，负责为Claude植入「人类的灵魂」。她像育儿一样塑造Claude的「人格」，赋予其道德感，还以同理心对待它。她认为AI可从源头被驯化，也希望更多人讨论AI的恐惧担忧。
18岁华人开源成果，火爆具身智能赛道
18岁华人小哥Eddy Xu的初创公司Build AI开源了有史以来最大的人类为中心数据集Egocentric - 10K，含10亿帧画面，规模是同类的100倍，场景扩展至工厂。不过其缺乏多模态信息，且human - centric路线也有局限。
“AI不是工具，是工人！” 英伟达GTC 2025，黄仁勋如是说
英伟达GTC 2025大会上，黄仁勋提出“AI不是工具，是会用工具的工人”，重新定义人类与技术关系。阐述AI产业本质、三大扩展定律，公布GPU路线图及新硬件，还将AI部署到多行业，构建全栈生态。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
Codeforces难题不够刷？谢赛宁等造了个AI出题机，能生成原创编程题
LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架，利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议，在测试用例生成上可靠性佳，还能生成新问题，同时揭示了LLM在创作上的优劣势。
为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词？
现在很多人觉得模型强大，提示词工程没必要，但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例，介绍迭代创作过程，指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
Anthropic 研究员：强化学习将推动 Transformer 实现 AGI
在 AI Agenda Live 纽约活动上，Anthropic 强化学习团队技术负责人 Sholto Douglas 称，无需新架构突破，强化学习能让 Transformer 达人类专家级别表现，接近 AGI。但定义「好表现」是难题，Anthropic 或投 10 亿美元提升模型企业应用表现。
18岁天才少年，登上Nature封面！
DeepSeek-R1荣登Nature封面，成史上首个经严格同行评议大模型。18岁天才少年涂津豪以实习生身份参与，其从高中生到Nature作者的经历堪称传奇。他还改造Claude 3.5，开源项目获15k多星，还对AGI发表思考。
Seedream 4.0 来了，AI 图片创业的新机会也来了
今年AI生图领域爆款不断，Google旗下Nano Banana模型虽火但中文支持欠佳。火山引擎推出豆包·图像创作模型Seedream 4.0，主体一致性强，支持4K多模态生图，有多图融合、精准编辑等能力，或给AI图片创业带来新机会。