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“不是...而是...”刷屏的一年，我读内容的快乐被AI偷走了。
作者补完《怪奇物语》后看B站解说视频，因文案中“不是...而是...”句式不适，由此探讨人们讨厌AI生成内容的原因，指出其像新时代八股文，还提及全球对AI内容的不信任，呼吁保持与他人的真实连接。
有些时候真觉得，AI总结和“三分钟看电影”没啥区别。
作者不喜欢用AI总结内容，认为它和“三分钟看电影”类似，会清除内容的细节和体验感。作者强调真正的学习和创造诞生于“无聊”时刻，呼吁人们在追求“快”的时代，享受“慢”过程，别让AI替自己生活。
波士顿动力机器人终于有脑子了！人类故意使绊子也不怕
波士顿动力与丰田研究院联手基于大型行为模型，推出Atlas全新版本Atlas MTS。它能听懂自然语言指令、自主规划动作、处理意外。此次升级采用特定模型及策略，还结合VR界面。此外，波士顿动力转向电驱，电驱机器人时代将来临。
刚刚，GPT-6代号再泄露！或将周四见
据传GPT - 6本周将发布，OpenAI「义父」爆料Codex接入最强Astra模型，其内部代号「mewfour」泄露。Astra内部版已解决多个数学难题，成本仅约2000美元，还或达网络安全最高能力阈值，可能开启多智能体原生时代。
数学家24小时驳回OpenAI攻破的猜想！“AI证对了每句话，但已跟原猜想无关”
OpenAI宣称其下一代AI模型推翻了Connes刚性猜想，第二天堪萨斯大学的J. L. Nielsen就发文回应，指出AI构造的群不满足附加条件，还逐行核对代码指出‘要证什么’有问题，强调人类审查对AI科研结果很关键。
重新思考 AI TCO：为何每 Token 成本才是唯一重要的指标
在生成式与代理式AI时代，传统数据中心转变为AI Token工厂，企业评估AI基础设施时不应只关注算力成本、每美元FLOPS，而应重视每Token成本，它决定AI规模化盈利，NVIDIA在该指标上表现出色。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。
再封神！OpenAI掀翻AI图像生成，极度逼真，立刻商用
网传OpenAI的GPT-image-2正在灰度测试，韩国网友测试后称其生成图像可‘立刻商用’。它深度融合GPT大语言模型，生成照片更逼真，强化了提示遵循和场景理解能力，让AI图像生成进入‘实用时代’。
1.9万行 Claude Code“AI垃圾”杀入 Node.js：全球顶流开源项目，快守不住了
2026 年 1 月，Node.js 技术指导委员会成员 Matteo Collina 用 Claude Code 生成近 1.9 万行代码提交 PR，引发争议。长期贡献者 Fedor Indutny 质疑其不符合 DCO 1.1 条款，而 Collina 认为自己担责，且开源生态已认可 AI 辅助贡献。
吴恩达复盘百度岁月：我带过的自动驾驶、智能音箱都成了！Altman 我也带过，但 Gemini 3 比 ChatGPT 强
吴恩达团队提出新版图灵测试，重新界定 AGI。他参加播客谈及 AI 发展关键议题，认为 AGI 短期内难实现，规模化时代未结束但非唯一路径，AI 不会大面积取代岗位，中美 AI 各有所长。