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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。
AI给你的总是平庸答案?5.8万星插件证明:问题不在模型,在你
GitHub上5.8万星的`taste-skill`仓库，无模型代码，仅用文本规则让AI编程工具输出更有品味。揭示AI默认给平庸答案是概率采样结果，还给出反中位数三问及AI时代变贵的是判断力。
构建会“说话”和“行动”的 AI：生成式数字人技术与 EchoMimic 实践
在 QCon 全球软件开发大会上，支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人，生成式数字人成本低、易控制，但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源，经优化推理速度可提升。
对话 XYZ-Aquila丨Deep Search SOTA 背后 AI 到底怎么参与改进 AI？
近日，XYZ AI Lab发布两款面向Deep Search的Agent，在评测中领先。其采用AI4AI方法，让AI参与研发判断。团队接受采访，探讨AI4AI含义、与RSI关系、工作范式等，还分享了改进案例和未来方向。
评论送书 | 奇点何时到来？AI会成为人类的威胁吗 ？
文章从非线性非平衡多自由度系统研究视角探讨生成式AI发展态势，对‘规模增大引发相变实现奇点’及‘AI成人类威胁’观点存疑，指出人类智能与AI智能有差异，推荐《智能的真相：AI能替代人脑吗？》。
构建企业级 AI 应用：为什么我们需要 AI 中间件？
9月26日云栖大会，阿里云资深技术专家林清山发布阿里云AI中间件，核心技术全面开源。文章指出2025年是Agentic AI爆发元年，分析AI原生应用架构变革，介绍阿里云AI中间件构成及优势，助力企业级AI应用落地。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
吴恩达来信：AI Fund 如何培养 AI 构建者
吴恩达分享 AI Fund 培养 AI 构建者经验，非工程背景同事从‘AI Python 入门课程’学起，掌握构建模块，还列举他们构建的应用示例，鼓励更多团队让人人有能力用 AI 构建。
14.9g颠覆行业，AI眼镜终于实现无感日常佩戴｜甲子光年
在AI硬件浪潮中，AI眼镜被视为有潜力替代手机的形态。心眸科技发布的AI眼镜Moonix，重14.9克，回归眼镜本质，以“记录”为核心，具备主动式AI能力，能实现“记录 - 理解 - 分享”闭环。
2025 的企业 AI 市场， Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础，Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力，还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。