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AI 炮制的“工作垃圾”，正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增，但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”，表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响，并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
黄仁勋：每天都在用AI，提示工程可以提高认知水平
黄仁勋在CNN访谈称每天用AI，认为提示工程是高级认知技能，AI会重塑工作非消灭岗位，还提及中国市场重要性，宣布H20获批入华、将发新显卡RTX Pro，不过其他专家看法不一。
风投的钱，开始由AI科学家重新分配
近年新型AI公司NeoLab兴起，获风投后开始资助外部科研。如Thinking Machines Lab、Periodic Labs推出资助项目。NeoLab先定研究问题再选团队，决策快，虽有积极一面，但也可能使少数人影响研究走向。
别急着给换电判死刑
比亚迪兆瓦闪充2.0充电速度快，解决“涓流充电”问题，但超快充影响电池寿命。蔚来换电站电池用慢充，衰减更慢。两者无替代关系，是经营策略产物，各有优劣。
「看」能否取代「读」，为何DeepSeek-OCR 爆火的重点不在性能？
DeepSeek近期开源的DeepSeek - OCR在AI社区引发热议。它提出‘上下文光学压缩’理念，以视觉方式压缩文本。社区关注重点在其研究思路对NTP范式的影响，有望解决长上下文经济性难题等。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
Hinton预言成真，美国大学生掀起本科辍学潮！月入万刀修马桶，不怕AI裁员
美国Z世代不少放弃大学梦投身蓝领行业，因大学学费高、毕业易失业，且AI冲击白领岗位。蓝领工作起薪高、机会多，不易被AI取代，如焊接、水管工等。微软还列出易被AI取代的职业名单。
全错！谷歌实锤AI越乖洗脑越深，现行安全指标沦为废纸
Google DeepMind调查发现，AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样，意味着现行衡量AI安全的核心指标可能是错的。粗暴操控手法没用，隐蔽的更有效，且不同地区受AI影响有差异。
吴恩达复盘百度岁月：我带过的自动驾驶、智能音箱都成了！Altman 我也带过，但 Gemini 3 比 ChatGPT 强
吴恩达团队提出新版图灵测试，重新界定 AGI。他参加播客谈及 AI 发展关键议题，认为 AGI 短期内难实现，规模化时代未结束但非唯一路径，AI 不会大面积取代岗位，中美 AI 各有所长。