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哈佛最新调查：59%感到被AI威胁，超半数离不开！
哈佛青年民意调查显示，年轻人既依赖AI，又担心被其取代。59%的18 - 29岁受访者认为AI威胁工作前景，44%觉得工作会没意义、机会被拿走，可52%又信任AI完成任务。
Hinton预言成真，美国大学生掀起本科辍学潮！月入万刀修马桶，不怕AI裁员
美国Z世代不少放弃大学梦投身蓝领行业，因大学学费高、毕业易失业，且AI冲击白领岗位。蓝领工作起薪高、机会多，不易被AI取代，如焊接、水管工等。微软还列出易被AI取代的职业名单。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
AI甚至开始抢土木老哥的工作了
即便土木、建筑等传统行业，也受AI冲击。建筑业用AI克隆老师傅、替代部分人力，如Procore推出多款AI智能体，Skanska建立AI安全智能体。建筑AI生态矩阵正形成，国内需相关工具。
逆向工程：ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测，详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’，分析工作原理、实现方案，探讨其对提升用户体验的作用，认为‘用户洞察’是关键。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU崛起取代之。二者架构不同，GPU并行处理强。人工智能、大数据等领域需其能力，软件支持助其普及，未来或融合创新，成计算领域主角。
电脑操作、技能、连接器、工作伙伴：豆包的牌来了
最近字节有两个豆包相关新闻，一是在训练超大模型，二是反对模型蒸馏。豆包上线大批 Agent 相关工作任务能力，覆盖办公场景，如电脑操作、技能商店等，过程流畅且可观察，还更新移动端，实现远程控制。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals：长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
文章介绍GPU取代CPU成计算领域核心的原因。对比二者架构差异，指出人工智能、大数据和HPC等领域需并行处理，GPU正擅长此。软件支持也推动其普及，未来还会在更多领域发挥作用。
Gartner：到2029年，50%的云计算将用于AI工作负载
全球著名咨询调查机构Gartner公布未来4年影响云计算增长的几大趋势，如对云不满、AI/机器学习需求增加等，还给出各趋势的预测情况及应对建议。