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全民养虾，百虾大战，但2026年了，99%的企业用AI还是没赚到钱。
2026年，99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小，壁垒在context。Data不等于Context，企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。
辛顿警告AI将取代人类工作，杨立昆反对：应该先听这5个人怎么说
最近，“AI教父”辛顿警告AI将取代人类工作，指出AI与以往技术不同，会突破人类智力瓶颈。但杨立昆反对，建议听五位经济学家观点。这五位学者对AI与人类工作关系看法不一，却都认为这是经济问题。
深度洞察：AI带来的产业发展趋势
文章指出AI正以极快速度改变世界，趋势已成。探讨软件业从以应用为中心到以模型为中心的变革，还将阐述从以应用为入口到以AI为入口、AI巨头发展方向及未来展望等内容。
首钢园具身智能持续进化！他山科技携手图灵奖顶尖学者激活数字科创“触觉引擎”
当具身智能成下一代AI核心战场，他山科技签约图灵奖得主理查德·萨顿教授，通过“机器人幼儿园”模式探索进化路径。其自主研发触觉感知技术，与萨顿强化学习理念结合，为具身智能发展提供新思路。
扔掉人工公式：快手EMER框架，用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序
过去十年，推荐排序多依赖人工设计公式，但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架，用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序，在快手主 App 和极速版效果显著，还为行业提供解决方案。
Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试
AI 代理系统普及，工程团队面临测试概率性输出的挑战。Docker 的 Cagent 是一种 AI 代理确定性测试方法，采用 proxy - and - cassette 模型，虽处早期，但揭示了 AI 代理测试的不同方向。
Anthropic曝光自家整套，AI原生研发手册
Anthropic 在官方博客发布两篇内部实践文章，《The AI-Native SDLC Playbook》讲 AI 承担多数编码工作时软件流程安排，《How Anthropic secures its AI-native software development lifecycle》谈流程自动化后安全体系建设。
国产算力解决方案，如何赋能“AI for Science”？
AI已成驱动科研范式变革的核心力量，“AI for Science”成趋势。中科院陈刚分享AI赋能高能物理见解，还谈及国产算力方案应用表现，22家机构企业发起“科学智能联合攻关行动”。
真香！我用AI做PPT的血泪史：从“能用”到“真香”，V3版到底解决了什么？
作者因公开分享需做PPT，尝试多种AI PPT工具后，自己围绕Agent攒了一个。从V1到V3版不断改进，V3用多Agent提示词用法，风格多样且规则减少，还给出3步制作PPT的方法及后续功能拓展想法。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。