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企业广泛采用 Agentic AI，但领导层理解滞后
Sauce Labs调查显示，97%公司采用或计划采用Agentic AI用于测试，但61%领导层不完全了解软件测试需求。调查揭示矛盾现象，如受访者既看好自主测试又对数据访问不安。还指出团队与高管期望有差异，需解决不一致。
台积电的利润率赶上茅台了
美东时间4月16日，台积电公布2026年Q1财报，营收、利润超预期，毛利率66.2%，净利率首破50%超茅台。先进制程占比攀升，HPC成营收主引擎，资本开支高，供应紧张至2027年。
突发！ChatGPT官宣加入广告，既然无法用爱发电，那就让 AI 带货吧。
OpenAI官宣在免费版和8美金新订阅的ChatGPT中测试投放广告，仅针对美国登录用户。此前ChatGPT APP负责人称不会加广告，如今被打脸。OpenAI因运营成本高、亏损多，选择广告变现。
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。
美光沉迷制造“电子黄金”，不在乎AI泡沫
当地时间12月17日盘后，美光2026财年第一财季多项业绩指标超预期，营收和利润大涨。美光不相信“AI泡沫”，其业绩增长源于AI驱动的高带宽内存需求爆发。美光预计HBM市场规模将快速增长，还进行了产品结构优化。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
Copilot 创始工程师：大多数 AI 编码“就像开着法拉利去买牛奶一样
GitHub Copilot 创始工程师 Neel Sundaresan 正在构建 IBM Bob 智能编码工具，已有 8 万 IBM 开发者使用。他认为多数 AI 编码成本高，Bob 会按需调度模型。他还对智能体 AI 市场发表了看法，指出其有价值也有风险。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
人才济济的大厂，为何频频产出垃圾代码？
科技大厂常产出垃圾代码，原因在于多数代码变更由菜鸟工程师完成，他们经验不足且常处于摸索状态。老手虽有优势，但过度依赖有问题。大厂为调度人才牺牲代码质量，这在AI时代隐患更大。
裁员现在不叫裁员，叫 AI 裁员
当下很多公司出现‘AI裁员’现象，在AI加持下，人员价值被重估。重复性高、难证边际价值的岗位易被裁，公司会加大对与AI相关岗位的投入。中美企业在裁员做法类似，但人才策略不同。