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人才济济的大厂,为何频频产出垃圾代码?
科技大厂常产出垃圾代码,原因在于多数代码变更由菜鸟工程师完成,他们经验不足且常处于摸索状态。老手虽有优势,但过度依赖有问题。大厂为调度人才牺牲代码质量,这在AI时代隐患更大。
裁员现在不叫裁员,叫 AI 裁员
当下很多公司出现‘AI裁员’现象,在AI加持下,人员价值被重估。重复性高、难证边际价值的岗位易被裁,公司会加大对与AI相关岗位的投入。中美企业在裁员做法类似,但人才策略不同。
Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」
Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。
Hinton预言错了!年薪狂飙52万美元,AI没有「干掉」放射科医生
2016年Hinton预言放射科医生五年内会被AI取代,如今近九年过去,美国放射科医生未被取代,平均年薪达52万美元成全美第二高薪医疗专业,岗位数创新高。AI替代受限,因实际性能、监管、作用范围等问题。
钉钉为 AI 找了个绝佳工位
随着AI浪潮袭来,企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化,将单元格变为AI“工位”,汇集AI工具、沉淀业务系统,还融合表格与文档、支持提醒功能,解决企业痛点。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。
停止迷信“超级Prompt”:要想AI不犯错,你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出,在生成式AI落地中,迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景,单体LLM有局限,论文构建‘AI Office’架构,引入‘对手团队’概念,实验使准确率从60%提升到92.1%,但也有成本和局限。
全球百万网友迷上赛博「养鱼」,我也被这群AI小丑鱼拿捏了
Draw A Fish是一款AI小游戏,让全球百万网友上头。玩法简单,在画布画鱼,达到一定相似度就能放虚拟鱼缸。它门槛低、有成就感和互动性,背后是基于PyTorch的卷积神经网络,用ResNet18架构和QuickDraw数据集训练。
桌面端已经过时了,这个 AI 直接在手机开了 Agent 商店
文章介绍 Macaron 应用,它有马卡龙形象的 AI 陪伴聊天功能,能记住用户习惯喜好。还可让 AI 生成手机 APP,有分享生态。其灵感库似应用商店,有经济系统,应用创建简单,完成度高,实现 AI 从工具到伙伴的进化。
ECCV 2026 | 一段视频,重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后,训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成,被ECCV 2026接收。它从单目视频出发,输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh,串联视觉基础模型完成流水线工作,能用于物理仿真。