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“我的新爱好：眼睁睁看着Copilot慢慢逼疯微软程序员”
近日，Reddit上关于GitHub Copilot的风波引发开发者关注。微软发布Copilot Agent，虽称其擅长开发任务，但在GitHub实践中表现不佳，引发开发者不满，也反映出技术理想与现实落地的差距。
Ropedia刘子纬：具身智能的Scaling Law，不是算力，是人类的经验
Ropedia刘子纬指出，当前物理AI面临差距，下一阶段需Scaling人类物理世界的经验。Ropedia构建真实世界经验引擎，形成经验飞轮，目标是打造能看见、记住、想象并行动的模型。
7万个模型、1600万开发者，阿里魔搭已建成中国最大AI开源社区
首届魔搭开发者大会公布，魔搭社区开源模型超7万个，用户达1600万，成中国最大AI开源社区。阿里云CTO周靖人认为‘云端协同’是重要课题，魔搭要覆盖模型全生命周期，减少模型落地差距。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
AI 基础设施缺失的一层：聚合代理流量
在 AI 融入应用热潮中，代理流量爆发成 AI 基础设施缺失层。传统设施难管理，致成本、安全等问题。Gartner 关注此差距，‘AI 网关’成新兴类别，它补充现有设施，助组织重获代理流量监督。
中国AI算力，开启「共同富裕」之路！
中国AI产业存在算力差距，头部大厂算力过剩，中小企业却受困。中科曙光scaleX40超节点发布，降低高端算力获取门槛，重塑AI创新主体、产业落地路径及国产算力发展方向，推动算力平权。
AI 创业最大的问题，不是 FOMO，而是没想清楚
Anthropic 对齐研究负责人 Jordan Fisher 在 YC 分享中提出诸多 AI 创业思考，如按两年后世界规划产品、软件是否商品化、信任问题及护城河等，虽当下多无答案，但思考很重要。
陶哲轩都惊了！o3首战「AI奥数」碾压夺冠，开源军团仅差5分狂追OpenAI
AI界奥数杯重启，OpenAI o3首参赛，算力拉满时以47分夺冠。测评显示在奥数数学推理上，商用和开源AI差距缩小，开源即将追上商用模型。报告完整测试结果已放出。
Dario Amodei 达沃斯访谈全记录：AI 的力量与风险
2026 年 1 月 20 日达沃斯论坛，Anthropic CEO Dario Amodei 接受专访，谈及 AI 发展程度、公司定位、中美竞争等多话题。他认为 AI 呈指数增长，一两年内或超人类，同时警告岗位消失、财富差距等风险。
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。