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Redis 之父：哪怕被喷我也得说，AI 远远落后于人类程序员！开发者跟评：用大模型气得我自己写代码都有劲儿了
Redis 之父 Antirez 分享研发经历，认为人类程序员比大模型出色，人类能打破常规想出更有效解法。他在修复 Redis 复杂 bug 时，与 Gemini 2.5 PRO 交流，凸显人类创造力优势。开发者看法不一，AI 虽成工具但缺创造力。
当亚马逊云科技拿到“麦克”，一年的云计算叙事都被改写了
2025亚马逊云科技re:Invent大会上，CEO Matt Garman围绕Agentic AI落地发布系列新品。其认为落地需四大支柱，亚马逊云科技带来如芯片、模型等成果，还强调私有数据及开发者工具重要性，多个企业已实践应用。
Linus一句话说透Al局限：代码不能直接用，bug只能创可贴式地修
本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发，谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具，有价值但无法替代长期维护者经验。
清华给电子显微镜加上Agent，DeepSeek V3全程调度，数天流程缩短至几分钟
清华大学牵头，联合多机构推出电镜领域AI Agent AutoMat，它能把原子级STEM图像转成标准CIF结构并给出关键物性，将人工流程缩短至几分钟。它还构建数据集验证，性能超现有工具，不过也有瓶颈待解决。
从Chat、Code到Discovery，AI开始学着做科学家
本文报道AI发展进入全新阶段，任务从聊天、写代码拓展到自主科学发现，介绍PhAI Labs推出的DFM系统，分享架构设计与落地案例，分析行业痛点与解决路径。
综述 | Agentic RL for LLM的最新进展与未来挑战，idea满满
该综述对新兴的Agentic RL进行系统性总结与展望，介绍其与传统LLM - RL区别，从核心能力和任务视角阐述其应用，梳理支撑系统，指出核心挑战与未来方向，展示通向通用AI的希望之路。
联手 OpenAI 发布 ACP，Stripe 是如何思考 Agent 支付的？
今年 9 月，OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP，重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈，介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索，以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。
万万没想到，大学生都开始拿AI来养猪了
夸克在中国人民大学分享会曝光大学生使用情况，每10个大学生中有7人用夸克，AI渗透率达80%。学生不仅用其学习，还用于生活。不过夸克高考曾出现信息错漏，后已修正。
ART：构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定，阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生，通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境，还给出使用方法，在案例中展现强大效能与经济性。
钉钉做多维表，最大的底气是自家的电商
钉钉创始人无招回归后对产品走查改造，还拆付费墙，多维表全功能免费。它类似Excel但侧重协同，借阿里电商体系优势推行业化应用，解决AI落地难题，是实用的数智化小工具。