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代码基础，情书就不基础
情人节、七夕来临之际，收获370条程序员爱的代码，文章展示其中16条“代码情诗”，展现程序员用代码表达情感的独特浪漫，文末还有分享三行情书赢七夕基金的活动。
一个数据集，一年产稿7876篇！AI强力加持，垃圾论文海量爆发
利用美国NHANES公共数据集，结合AI工具，研究者批量生产质量堪忧的论文。这不仅是技术滥用，更是科研评价体系扭曲的缩影。背后有论文工厂作祟，根源在于学术生态的扭曲。
阶跃终端首款「Agent手机」STEPX Neo正式发布，创客先行
本文作者实测体验阶跃终端推出的首款大模型原生Agent手机STEPX Neo，介绍了产品设计、原生Agent系统能力、创客开发生态与系统级安全方案，公布了产品定价与用户福利。
黄仁勋三次断言翻车！CUDA护城河，被谷歌一行代码凿穿
本文是新智元报道，基于SemiAnalysis的第三方测试，谷歌第七代TPU Ironwood推理性价比大幅领先英伟达最新B200、B300，谷歌通过软件重构打破CUDA护城河。
今天起，GPT Image 2要把全体设计师送走了
GPT Image 2横空出世，暴打Nano Banana 2，其超强文字渲染和设计能力颠覆众多行业。它生成的图片真假难辨，解决文字渲染难题，降低数字内容生成成本，让设计师面临失业危机，也使互联网信任体系洗牌。
AI鉴别攻略全废！别数破折号了，97%的人根本分不清
当AI学会故意写错别字、流露人味，以往靠破折号、排比句等的鉴AI攻略失效。人类直觉也不可靠，文章建议从上下文、风格连贯性鉴别，还指出AI话术平庸反映人类表达荒芜。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
MIT成果登Nature正刊：90天，「AI科学家」完成3500次电化学测试
美国麻省理工学院李巨团队在Nature发表论文，展示多模态机器人平台CRESt。它结合多模态模型驱动的材料设计与高通量自动化实验，大幅提升催化剂研发速度和质量，还解决了实验结果可重复性不足问题。
奥特曼爆冷改口：AGI没用？MIT预测2028年降临，50%概率
我们越来越接近AGI，时间表从50年缩到5年，大佬预测2026、2028年降临。但AI在ARC测试得分0%，人类基本能力似新手。算力战已打响，AGI或需架构革命和技术集体转向。
ChatGPT血洗美国50万科技岗位！25年美国GDP增长，不靠人类靠AI？
文章指出，美国在AI基础设施上的支出快超人类劳动者，2025年因AI约30万到50万岗位流失，AI对GDP增长的贡献超消费者支出，应届毕业生就业市场惨淡，如CS专业高材生求职艰难。