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“如果你不用更多Token，就永远逃不出底层”：AI竞赛开始变成资源战争
文章围绕AI竞赛中资源分配问题展开，以SemiAnalysis创始人Dylan Patel经历为例，揭示Token成本疯涨、需求远超供给，介绍Anthropic模型优势，探讨具身智能成新需求点，分析竞争格局及供应链瓶颈，还预警反AI抗议。
量子位专访楼天城：AI是匹脱缰野马，Harness是这个时代最关键的能力
量子位专访小马智行CTO楼天城，他认为AI如脱缰野马，Harness是关键能力。小马智行发布PonyWorld世界模型2.0，人类不再是中心，AI成总教练，能自我诊断和定向进化，还探讨了诸多自动驾驶及AI相关问题。
天塌了，Pro用户用不了Claude Code，除非100美元买Max
Anthropic 悄悄修改价格页面，将 Claude Code 从 20 美元 Pro 套餐剔除，变为 100 美元 Max 套餐专属。开发者反应激烈，官方称是针对 2% 新用户的定价测试，OpenAI 借机拉踩，网友质疑，开发者开始物色下家。
AI 写代码太快，人类测试跟不上了，Meta 用新方法把 bug 检出率提升 4 倍
Meta 用即时（JiT）测试方法提升软件质量，该方法在代码评审期间动态生成测试，在 AI 辅助开发环境中将缺陷检测能力提升约 4 倍，源于代理式工作流兴起及传统测试套件的局限。
编程智能体的隐藏bug，被上交IPADS团队用数学逻辑给揪出来了
上海交通大学 IPADS 研究团队打造 FM - Agent，实现大规模系统全自动正确性推理。它能从顶尖编程智能体生成的大规模系统中找出隐藏 bug，还提出新规约生成方法，在绝对严谨与工程可用间找到平衡。
Claude Code 桌面版烂爆了，Anthropic 终于把 “100% AI 编码”演砸了
Anthropic将Claude Code做成桌面应用，本值得期待，然而新桌面版却问题频出，如卡顿、崩溃、自动化功能不稳定等，还出现大量基础功能问题。此前Anthropic宣称代码由AI编写比例高，但产品质量堪忧。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗？首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。
字节最火的开源Agent项目，如何思考Agent的自我进化？
4月5日，LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考，认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
没等VC下场，机器人厂商们先投了一家数据公司
2026年具身智能市场火热，智域基石获灵初智能等四家企业数千万元天使轮融资。其定位第三方数据公司，核心团队背景互补，明确不做本体、模型等四件事，还构建自动化编译管线处理数据。
Pipeline MinerU真快不行了
文章聚焦Infinity-Parser，指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架，结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优，透露Document AI向结构化生成转变趋势。