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AI看不到的爱心，成了最棒的AI检测器。
作者以漂浮爱心图检测AI，Gemini 2.5 Pro、GPT - 5等模型均失败。又用噪点鹿视频测试，AI准确率为0%。原因是AI是空间王者、时间瞎子，无“共同命运法则”视觉系统，存在时间盲视。
AI 的宿命数字
AI在1到50间随机选数时，常选27，还编造推理过程，会根据时间调整算法保证结果为27，也有选42等情况。这或源于人类文化偏见，AI是人类集体记忆镜子，难摆脱宿命。
AI翻译的「最后一公里」
文章指出文化差异成AI翻译难题，通用大模型数据不平衡，存在“算法霸权”。如处理低资源语言，AI易产生幻觉，还因无肉身难理解基于生理体验的隐喻，人机协作才是翻译未来。
陈立武的无限战争
本文讲述陈立武在半导体领域的辉煌成就，他曾执掌楷登电子，华登国际投资超100家半导体企业。他出任英特尔CEO后虽带来投资，但因推动收购自家孵化企业引发信任危机，不过长期看其地位或难动摇。
在最“卷”的功率半导体市场，罗姆的“中国式打法”
功率半导体行业竞争激烈，罗姆素有“半导体小超市”之称。2026财年一季度，其车载营收增20%，AI服务器业务涨67%。罗姆不打“爆款”，靠“一站式配齐”策略竞争，各领域打法独特，其动向值得关注。
Agnes AI 实测：AI 编程真正的瓶颈，99%的人想错了
本文实测Agnes AI，指出AI编程瓶颈在于缓存命中率，而非模型智商。介绍其产品线、评测成绩与价格优势，还分享客户端体验，包括亮点、回滚事故及日志结论，最后点明智能免费后验证更稀缺。
手工软件工程师的时代已经结束！一位连续创业CTO的判断
连续创业者、Tessi.ai CTO Ben Greene 在访谈中指出，生成式 AI 改变软件工程形态，手工软件工程师时代过去。工程师应转向理解问题、设计系统，具备系统思维、业务理解和与人协作能力，学会“AI 编排”。
警告：你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题
文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。
关于中美 AI 竞争的差距，我可能真的说错了
作者因读者反馈，意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国，但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知，且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。
黄仁勋年初对话：2025 的 AI 如何塑造产业的「五层蛋糕」？
NVIDIA 创始人黄仁勋接受专访，反驳 AI 致失业说法，阐述 AI 技术栈「五层蛋糕」模型，强调开源重要性，批评「上帝 AI」与末日论，还谈到 AI 成本下降、能源需求及「AI 泡沫」等议题。