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用AI写代码效率反降19%！246项任务实测，16位资深程序员参与
研究者让16位经验丰富开发人员完成246项开源代码任务，随机分配是否用AI。结果显示，用AI时完成任务平均时间增加19%，与开发者预测的效率提升24%相反。
醒醒吧！CEO猛吹AI写95%代码，绩效考核却还在拼程序员手速？
本文是对 Superhuman 工程负责人 Loic Houssier 的深度访谈。他分享了 AI 时代团队管理、开发流程、绩效评估等方面的变化，指出 AI 虽提升效率，但在质量评估、人才适配等方面仍需探索，还强调观望 AI 发展会有职业风险。
AI Coding 的下一步不是写得更快，而是可验收：蚂蚁数科 Harness 工程实践
蚂蚁数字科技资深技术专家魏长征在AICon大会分享AI Coding实践。指出当前产能提升快，但验证能力可能跟不上，容易引发质量风险。介绍了Harness工程思路及在新项目和存量项目中的应用，还提及AI协作的未来挑战。
英伟达官方推理指南来了！6倍无损加速，最优解全是华人写的
9月2日，英伟达技术博客上线《用投机解码做AI模型协同设计》，给出推理加速选型表。列入指南的核心方案多由华人团队主导，介绍了从外置草稿模型到n - gram查表法等方案，还提到硬件常数对模型架构的约束。
视频世界模型困在像素网格里：腾讯开源SCoPE，用射线空间重写位置关系
香港大学、香港科大与腾讯ARC Lab联合提出SCoPE，让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。它将相机射线坐标注入Video DiT，新增参数不到原模型0.1%，多方面表现获改善。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后，她把机器学习求职面试的真相写了出来
牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略，提醒一次面试表现不定义研究者价值，该文对求职者或许比题库更有用。
Lilian Weng：Harness才是模型自我迭代的现实起点和关键，而不是直接重写权重
Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。
12岁写代码，28岁撑起谷歌20亿业务！他却劝年轻人：别卷编程了
曾是谷歌CMO的Alon Chen称学编程对Z世代或已「过时」，因AI抹平技术门槛。硅谷多位大佬也劝勿学编程。当下创造力更重要，文科生就业迎来黄金时代。
AI的尽头是神学：60岁硅谷前高管神父重写Claude灵魂，拒五角大楼军用
2026年，AI巨头Anthropic向宗教低头，邀神父Brendan McGuire和梵蒂冈主教帮Claude重塑“灵魂”。Anthropic拒绝五角大楼将Claude用于军事，还起诉特朗普政府，坚守伦理底线。
“传统设计流程已死”！IDE成Claude设计负责人新宠：Anthropic人人写代码，最不怕Bug
Claude设计负责人Jenny Wen在访谈中表示，AI冲击下传统设计流程已过时，设计师工作重心改变，IDE成新工具。她分享AI工具栈，点明三类有竞争力设计师，还谈及设计管理、产品发布等观点。