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AI 原生软件工程的可观测性与可控制性

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纳米 AI 梁志辉:超级搜索智能体是 AI 时代的真正入口

纳米AI梁志辉认为超级搜索智能体是AI时代真正入口。纳米AI推出的「超级搜索智能体」结合多Agent协作等能力,是新解决方案。演讲分享了360对AI搜索、智能体搭建及浏览器的看法与探索。

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当AI开始造AI:递归自我改进的2026年

本文汇总2026年全球顶尖AI机构在递归自我改进(RSI)领域的最新实践,涵盖技术进展、行业动态,也包含学界质疑与风险讨论,完整梳理AI造AI的当前阶段与未来走向。

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AI4S开始进入「项目时代」:紫东太初把AI从做Task推向做Project

AI for Science进入新阶段,中科紫东太初旗下ScienceClaw升级,推出AutoProject引擎,让AI从执行Task转向做Project,具备规划、执行、验证等项目级自主科研能力,推动行业范式升级。

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AI教父Hinton末日警告!你必须失业,AI万亿泡沫豪赌才能「赢」

AI教父Hinton警告,这场AI万亿美元豪赌,只有裁员才能盈利。他指出超级智能AI将取代人类、引发失业,还批评部分巨头重商业竞争轻安全。此外,分析显示AI重创部分创意执行工作,不同岗位受影响程度有别。

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AI 写 80%,人修最后 20%:这是什么新赛道?“ AI 代码补锅匠 ”了解一下。

Vibe Coding 成 2025 年 AI 驱动开发核心趋势,强调用自然语言提示让 AI 生成代码。虽可提升效率,但 AI 生成代码有质量、安全等问题,催生付费修复服务,未来“AI+专家”模式或成主流。

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LLM应用测试范式的进化

文章指出传统软件测试方法在LLM应用中存局限,探讨将其与AI评估结合应对挑战。抽象出LLM应用三层架构模型,分析传统测试范式适用性,介绍AI安全分析方法,阐述测试挑战、范式转变及协同测试策略。

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AI自己造AI,概率60%,2028年底前!Anthropic联创坐不住了

Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据后判断,2028年底前AI自己造AI的概率达60%。他依据编程、科研复现等能力曲线,认为AI工程化生产组件基本齐全,不过AI研究的创意突破仍是关键。

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微调已死?Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式

Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议,二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统,后者让输入上下文进化,都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。

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AI工具的真相与幻象:从客服看AI应用的理性边界

文章以某科技公司AI产品部门负责人张文的经历为例,讲述AI客服系统失败、AI编程助手成功的情况,指出AI应用存在期望与场景不匹配问题,还探讨了AI落地转变及组织搭建难题与解决办法。

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