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谷歌用一堆不赚钱的AI小玩意，给科技圈上了一课

谷歌Arts & Culture网站有不少艺术实验项目，从商业看无直接价值，但藏着人文坚守。如Botanic Atlas、Art Palette等，用技术拓展感知文化方式，消解艺术与大众的隔阂。

具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。

Anthropic 发布 Claude 的 Cowork 能力后成热门，但高额费用和封闭策略让普通人却步。现推荐开源替代方案 OpenWork，它免费开源，速度快、省 Token，还引入安全隔离机制，功能丰富。

文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。

清华大学基于超4100万篇论文研究发现，AI虽提升科学家个人产出与职业进程，却使科学探索领域变窄固化。研究发表于Nature，被Science深度报道，揭示了AI在科学发展中的利弊。

本文盘点AI Coding翻车现场及防坑指南，10位鹅厂同事分享用AI Coding捅过的篓子和防坑技巧，如选好模型、手动拆解任务、提前备份、限制危险操作等。

Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式，需理解其工作原理并形成新使用范式，文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。

文章回顾“AI助手”三次预期校准，指出Manus完成Agent启蒙使命，随后分析Agent发展现状，提到其将从炫技到日常，还指出Chat时代落幕，中国模型创业者正加速，探索谁能成“中国的Anthropic”。

合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。

作者作为常靠AI帮忙的普通用户，分享6个与AI对话的心法技巧。包括让AI选角色回答、回答前追问、与AI辩论、预演失败、反向推提示词和双层解释法，助大家与AI有效协作。