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智能体时代，人类与AI如何分工？
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开，探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化，挑战传统职业身份，还使工作与生活边界模糊，同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
腾讯再次试水？社交电商可不单单是拼流量这么简单！
社交电商的竞争核心并非只是流量，而是商品和服务的质量。腾讯在社交电商领域的最新尝试是微信小商店，它通过各种模式探索，试图在社交电商领域占据一席之地。
我给 OpenClaw 杀了 47 次僵尸进程，终于想明白了一些事
作者分享使用OpenClaw的经历，吐槽其部署、二开及钉钉通道集成问题，分析它火的原因，对比本地与云上沙箱模式，反思Skill与传统Agent工程、AI交付产品局限，指出AI应用工程化仍重要。
豆包收费版第一天，我：充值…又得充值？我要再充值！
豆包开启付费模式，有三档收费标准，学生还有专属优惠。实测发现，付费版体验成熟，办公任务模式友好，但额度消耗快。文章还给出不同人群适合的档位建议。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
一等奖20万，大佬们出题，最硬核视频生成全球挑战赛开启！
首个AI视频生成全球挑战赛来袭，多位大佬发起，20万大奖待拿。大赛聚焦AI视频生成「一致性」挑战，设主赛道和创意赛道，分别面向技术派和创作者，旨在推动视频生成技术发展。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
AI人格分裂实锤！30万道送命题，撕开OpenAI、谷歌「遮羞布」
Anthropic联合Thinking Machines研究，用30万个场景和压力测试拷问OpenAI、谷歌等前沿大模型。发现模型规范有矛盾漏洞，不同模型价值优先模式不同，如Claude重道德，Gemini重情感等。
Slack 淘汰 SSH：700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构
Slack 完成大规模数据平台改造，将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构，移除对生产集群的直接 SSH 访问，迁移 700 多个 Airflow Operator，解决了安全、运维等问题。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出，当前大语言模型（LLM）只是对人类大脑和思维的间接「扫描」，如同被困洞穴看人类智慧「投影」，无法代替真正思维。