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就业恶化AI不背锅！经济大周期下AI取代的技能依然很重要

研究表明就业市场恶化早于生成式AI普及，高AI暴露职业失业风险在2022年初就上升。毕业生求职困境源于宏观经济周期，且掌握与AI能力重叠技能，在后ChatGPT时代反而能提升起薪、缩短求职期。

Anthropic的新模型Mythos能力超强，被指或对金融业造成重大风险。鲍威尔和贝森特紧急召集华尔街开会预警。消息传出，美国软件板块暴跌，SaaS领域近2万亿美元市值蒸发。Anthropic拒绝向公众发布该模型，启动防御项目。

这是万字Claude Skills指南，从概念到实战。介绍了Skills是模块化能力包，有渐进式披露设计，对比了与MCP、Subagent区别，阐述其优势。还讲了创建、设计、使用方法及分类体系，提示安全风险并推荐资源。

Sakana AI发布Darwin Gödel Machine（DGM），可通过重写代码自我进化，突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色，能力具通用性，但也有潜在风险和局限，团队已开源并提出未来研究方向。

文章围绕AI能否在后端系统写代码展开，以腾讯CDN LEGO项目为例，介绍了项目背景与挑战，通过nonstop项目探测AI编码能力，分析AI Coding易翻车的问题及根因，构建Harness Engineering架构并实践，最终效率提升20%。

微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。

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。

文章展示grok 4核心数据，涵盖训练成本、模型定价，还列举其在通用、专业、数学、推理、编程等能力测试中排名第一的成绩，不过实际水平还有待观察。

DMS Airflow 基于 Apache Airflow，集成阿里云 DMS 系统能力，为数据团队提供工作流调度等功能。文章介绍其高级编排能力、DMS 集成特殊能力及使用示例，总结核心优势与适用场景。

文章探讨社会是否奖赏激进者。从AI使用场景引出话题，指出心理学上冒险者有优势，但存在幸存者偏差。提出应采用杠铃策略，在不对称风险中果断行动，同时强调并非所有领域都适合激进。