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20%的美国打工人把活儿甩给AI！被替代的是任务，不是岗位
8月6日，Epoch AI联合Ipsos发布职场调查报告，20%美国就业者将工作甩给AI，表明活儿在人和AI间重新分配。AI参与广但不深入，用时情况不一，输出多需修改，先冲击外包工作，且使用不均衡。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
从「说错话」到「干错事」：复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界，却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述，提出‘能力—风险’二象性，梳理各能力层攻击面与风险，还指出研究空白，维护开放资源生态。
继GPU、存储暴涨之后，AI最终攻陷CPU市场
AI引发全球性芯片短缺，GPU、内存、存储类芯片市场已超预期，如今CPU市场也受影响。Intel和AMD 3月上调CPU价格，平均涨幅10% - 15%，还面临资源短缺，交付周期延长。这或使CPU市场格局出现变化。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
OpenClaw 最新必装10个Skills实战教程，真正做到养智能"小龙虾"
本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw，它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills，涵盖实时搜索、网页自动化等场景，还给出安装方法、实战案例及常见问题解答，助用户搭建稳定环境。
设计流程已死：Anthropic 设计负责人 Jenny Wen 谈 AI 时代的设计变革
Anthropic的Claude设计负责人Jenny Wen在Lenny's Podcast中谈AI时代设计变革。她指出传统设计流程被工程速度倒逼走向尽头，还分享在AI实验室做设计的感受、Co - work开发故事等，给出招聘设计师的标准。
Claude Code太难？Coze帮你3分钟做出可变现的 Skills
Claude Code和AI Skills很火，但靠其变现困难，如安装调试复杂、不知如何推广等。Coze 2.0更新解决了这些问题，还提供长期计划能力和新年福利，可让用户无需工程能力参与AI生态价值分配。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。