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AI产业链投资大逻辑：第三集
本集围绕AI产业链投资大逻辑，从底层的电展开。指出AI瓶颈正从GPU扩散到电力，存量核电资产因AI数据中心需求变得值钱，还引出'过渡期与终局'核心判断框架。
11 万 Star 的开源项目，给 AI 编码代理补流程，这套 Superpowers 值得装
110多K Star的开源项目Superpowers，是完整软件开发工作流程，基于17个可组合“技能”。它采用Pull模式，用苏格拉底式追问澄清需求，工作流覆盖多领域，支持多平台，一行命令即可安装。
Claude Code 更长更快！Agent能自己管项目了！从 Todo 升级到 Task
上周Claude Code团队更新任务清单系统，从「记事本」升级为「项目管理系统」。因模型能力增强，需求变复杂，原TodoWrite无法满足，新Task系统解决了任务依赖协调问题，支持复杂项目。
AI算力之争不靠堆卡！浪潮信息捅破智算「能力天花板」，还瓦解了「产能焦虑」
文章分析了Agent时代AI算力需求的质变，提出能力型和容量型智算两个方向，介绍浪潮信息发布的两款新品，突破堆卡瓶颈，重新定义AI算力产业价值
Salesforce 最新研究：LLM 智能体 CRM 测试成功率低至 35%，保密意识还低，企业敢用吗？
Salesforce AI 研究团队新基准测试显示，LLM 智能体在 CRM 测试中表现欠佳，单步任务成功率约 58%，多步任务降至 35%，且保密意识低，与企业需求差距大。
VLA别再「走神」：即插即用提升视觉泛化，相对Pi0.5提升18%
至简动力、北大、港中文团队发现VLA模型深层动作预测对关键视觉区域依赖下降，提出DeepVision - VLA框架，在仿真和真实任务中效果显著，能有效提升视觉泛化能力。
高智商 ≠ 高财商？50天实盘测试：LMArena 高分王者也可能是「韭菜」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校团队开发 LiveTradeBench，让大模型在真实金融市场交易，检验其能力。它全面开源，有实时数据、组合决策等创新，50 天实测揭示模型财商差距。
DeepMind大佬最新暴论：单体大模型穷途末路，未来买的不是模型，是"智能路由"
DeepMind研究员Andrew Trask认为，因Scaling Law对资源需求攀升，AI将成协议而非程序。组合不同厂商模型有优势，当主流榜单同等评分时变革加速，之后人们将买“智能本身”。
2.2K标星！一个库打包37个翻译平台，开发者再也不用为翻译API头疼了！
在项目开发中，翻译需求常让开发者为适配各平台 API 头疼。近期 GitHub 上的开源 Python 库 Translators 是省心之选，它集成 37 个主流翻译平台，统一接口，免 API 密钥，支持 450+ 语言互译。
AI自我训练？OpenAI研究员Jason Wei泼冷水：它的三大瓶颈你根本想不到
OpenAI研究员Jason Wei认为AI自我完善是未来趋势，但不会‘瞬间爆发’，而是漫长过程。他从三方面阐述，包括自我完善非一蹴而就、不同领域完善难度有差异、科学进步受真实世界实验限制。