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DeepMind科学家惊人预测：AGI在2028年实现，大规模失业要来了
Google DeepMind首席AGI科学家Shane Legg预测，最小AGI有50%概率在2028年实现，完全AGI将在其后3 - 6年出现，最终会诞生超越人类的ASI。这将带来变革，也引发失业担忧，需提前准备。
AutoDev 架构升级：多端编程 Agent（CLI/Desktop/Mobile），欢迎一起参与演进
作者介绍 AutoDev 架构升级情况，新架构基于 KMP + Compose 重构，构建多端编程 Agent，含 CLI、Desktop、Mobile 等版本。还引入 CodeGraph 节省成本，用 Compose 重塑界面，欢迎各方参与演进。
曾拒15亿美金，超级天才Andrew Tulloch重返Meta，Thinking Machines Lab痛失联创
扎克伯格今年挖角动作不断，此前向Thinking Machines Lab开高价被拒，主角Andrew Tulloch曾拒绝超10亿美元报价。如今他离职将重返Meta，其加入能否为Meta超级智能注入新动力，值得期待。
新榜单CompileBench：让AI能搞定22年前的老代码
近日，CompileBench 测试 19 个 AI 模型编译真实代码能力，最难任务是复活 2003 年代码并交叉编译到 Windows 和 ARM64。不同模型表现不同，如 Claude Opus 4.1 成功完成 ARM64 静态编译，各模型有不同优缺点。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
陈丹琦有了个公司邮箱，北大翁荔同款
清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦被曝与Thinking Machines有关联，团队主页有其名字，其GitHub邮箱也以该公司后缀结尾。若属实，这将是她涉足工业界首站。该公司虽无产品，但人才资本丰厚。
突发！Opus 5.1被曝本周发布，最强AI智能体恐大洗牌
消息称Anthropic本周将发布Opus 5.1，其升级聚焦单Token智能水平，强化编程、推理、AI Agent能力；OpenAI 10万亿参数模型Bel完成预训练；企业选模型‘够用就好’，Anthropic Fable 5份额低。
AI 是设计工具的顺风还是逆风？
在生成式AI影响下，Figma曾被视为「AI输家」，但2026年第一季度营收同比增长46%。其联合创始人兼CEO Dylan Field称，AI是业务扩张核心驱动力，强调设计价值在不可被AI标准化领域。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
紧跟诺奖得主，斯坦福经济学泰斗火速入职Anthropic！
IPO敲钟前夜，斯坦福经济学教授Charles I. Jones（Chad Jones）将加入Anthropic研究所。该公司正组建‘政经智囊团’，因民调显示64%美国人恐慌AI夺饭碗，需Chad Jones用经济学模型应对。