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当你感到AI编程无所不能时，也许正站在“愚昧之巅”——理性看待AI时代的软件开发与应用变革
文章分析AI时代软件开发、产品设计和内容营销的变化。赞同产品设计半开放式、加速MVP效率等；部分赞同VOC捕捉、SEO自动化等，但有待验证；不认同普通开发者被淘汰等过于乐观的预测。指出多数变化5年渐显。
深度 | 不是黄仁勋要改变 PC，而是 PC 要革自己的命
6月初英伟达发布面向Windows系统个人电脑的全新超级芯片RTX Spark，宣告进军个人电脑核心处理器市场，微软站台，众多PC厂商支持。英特尔是AI PC概念提出者，但英伟达入局后其显得被动。此外，高通、AMD、苹果等也在布局，AI正走向个人计算设备。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等：几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法，但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构，利用小样本气动数据监督学习几何特征，嵌入优化框架提升样本质量及优化效率，经翼型和机翼验证有效。
Manus 数月憋大招， 100 个 Agent 并发只为选双鞋？肖弘放话：第一阶段就得先做超贵的 AI！
中国人工智能初创公司 Manus 推出新功能“Wide Research”，可让用户借助多个 AI Agent 同时处理大规模任务。该功能不走“深度研究”路径，架构经优化，计算能力扩展 100 倍，但效果待察。Manus 撤出中国市场，欲借此求差异。
AI Coding 的下一步不是写得更快，而是可验收：蚂蚁数科 Harness 工程实践
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。
为什么AI大厂的人，都跑去做生命科学了？
越来越多AI人才投身生命科学，创办数十亿美元估值公司。这是因训练通用模型门槛高，而生命科学技术可迁移、产业愿付费且有成功先例。新一代公司AI位置、融资、技术目标有变化，但仍面临数据和临床验证问题。
Codex跑了22小时，真赚16.88美元：奥特曼预言的「AI打工人」来了
开发者Chris让Codex按「去GitHub上赚5美元」指令运行22小时，几天后获16.88美元。虽流程细节缺验证，但显示Codex在特定条件有「找漏洞→提PR→跟进审查」能力，不过距真正自主赚钱仍有距离。
120页深度报告，搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》（2025），从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出，AI发展迅速，模型成本高且迭代快，应用渗透各行业，智能体崛起，市场结构变革，公司运作方式也在重塑。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
MiroMind新模型超越GPT-5.4，三位顶尖AI科学家加盟
MiroMind发布MiroThinker - v1.7模型家族，在深度研究任务中表现出色，其专有智能体MiroThinker - H1超越多个顶级闭源模型。同时，三位顶尖科学家加盟，分别负责推理模型训练等方向，公司聚焦推理与可验证性。