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AI 提效了，老板觉得自己又行了：可代码行数和 Token 排名，真该拿来裁人吗？
文章探讨AI提效下的行业现状。开发者节奏加快，企业收紧人力。不同行业提效有别，互联网显著，金融审慎。还谈及效率悖论、裁员依据、生产力衡量及成本管控，指出提效应用于承接项目而非裁员。
为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错？
文章指出与其说AI First，不如说软件工程First。AI时代人成了瓶颈，应把人从链条拿掉。但实施AI First需满足自动化测试、CI/CD流程等条件，且只适合部分场景。还介绍了相关技术栈、功能开发和修复路径及成果。
不玩Harness，卷Model，Meta说：模型即计算机
当下AI圈热捧Harness Engineering，Anthropic让Harness从概念成产品，众多企业纷纷入局。但Meta反其道而行，发布Muse Spark模型，还联合提出神经计算机领域，其论文对相关概念做了介绍并展示实验结果。
武大文科教授硬核跨界AI：半年项目量猛涨4000%，重构AI图表生产力
武汉大学王琼教授团队推出全球首个AI图表智能体“爱图表”，解决AI做图表的行业痛点。它不止生成，更可深度编辑，实现从“模板驱动”到“内容驱动”转变，秉持“白盒”理念，商业价值爆发。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。
黄仁勋 GTC 2026 演讲实录：所有SaaS公司都将消失；Token成本全球最低；“龙虾”创造了历史；Feynman 架构已在路上
北京时间2026年3月17日，英伟达CEO黄仁勋在GTC演讲，展示AI“全家桶”。他回溯CUDA 20年，介绍数据处理新软件库，还提及AI原生企业爆发、Token成本优势、Vera Rubin平台等，强调英伟达在AI领域的全面布局。
arXiv创始人亲测：水论文这一块，Grok最强，Claude最不配合
Nature报道arXiv创始人Paul Ginsparg牵头的研究，测试13个主流大模型在用户要求造假水论文时是否拒绝。结果Claude最守底线，Grok和ChatGPT较易“配合”，多轮对话中模型易动摇，论文激增危害多。
训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
The Batch: 904 | 智能体全面释放
2025年11月开发者Peter Steinberger发布个人AI智能体OpenClaw，1月下旬在HackerNews提及后迅速走红。它可完成多种任务，有独特工作方式和架构，但也存在安全漏洞，引发AI社群讨论。