AI时代，传统定式还值得学吗？_棋牌麻将

1. AI圈重要转折点！智能体开始变现了 #大有学问 #智能体 #AIGC #ai工具

2. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

3. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

4. 智能体，正在决定企业的生死？ #大有学问 #红衣聊AI #智能体 #AI工具

5. AI时代保命符我们该教孩子什么 OpenAI掌门人山姆奥特曼对自己孩子未来的规划，AI时代到底学什么才不会被淘汰 #ai #教育 #认知

6. 硅谷 AI 从业者普遍认为普通人会成为「永久底层」，这一论断有何依据？

7. 提示词工程、上下文工程都过时了，现在是 Harness Engineering 的时代

8. 耶鲁学霸用AI，一人干翻几十人律师团！ #大有学问 #红衣聊AI #耶鲁大学 #学霸来了 #人工智能

9. 全球首家无人公司来了！一整个AI团队替人上班，不吃饭不摸鱼，普通人的数字员工时代真的来了吗？#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

10. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

11. 当AI什么都能干之后，人类真正的优势在哪？ #大有学问 #红衣聊AI #人工智能技术 #高科技

12. 【大模型时代，为什么“无聊”的编程语言反而更适配智能体？】快速阅读：LLM 会放大技术的不一致性，并强化那些具有高度一致性的生态。对于编程智能体（Agent）而言，低熵、高规范的“无聊”语言（如 Go）比碎片化严重的语言（如 Python 或 JS）更具生产力。当你在用 LLM 写代码时，其实是在进行一场关于 Token 的豪赌。如果一个语言的生态极其碎片化，比如 Python 的包管理器有 pip、poetry、uv 之争，或者 JavaScript 框架多如牛毛，模型就会在这些不一致的路径间反复横跳。对于人类来说，这叫“选择困难”；对于模型来说，这叫“概率分布的混乱”。LLM 本质上是在预测下一个 Token。如果训练语料库里的代码风格、工具链、甚至并发模型都千奇百怪，模型的注意力就会被分散。有观点认为，低熵的语言——那些“只有一种正确做法”的语言，才是 Agent 的终局。Go 语言之所以在这一波浪潮中显得意外地好用，大概是因为它足够“无聊”。它的并发模型是简单的 Goroutine，没有复杂的异步/同步函数染色问题；它的标准库极其稳固，不需要模型去猜测该用哪个第三方库；它的工具链（如 gofmt）强制了统一的审美。这种高度的确定性，让模型能够把有限的上下文窗口，精准地花在解决业务逻辑上，而不是在纠结“这个变量该怎么声明”或者“该用哪个环境”这种琐事上。有网友提到，像 Clojure 这种拥有强大 REPL（读取-求值-打印-循环）机制的语言，能给 Agent 提供极强的实时反馈闭环。当 Agent 能直接在运行中的系统里“触摸”状态，而不是盲目猜测代码运行结果时，效率会发生质变。不过，这也带来了一个有趣的悖论：我们是否正在为了迎合 AI，而被迫退回到那些更保守、更死板、甚至有点“过时”的编程范式中去？如果未来的代码不再由人类编写，我们追求的到底是表达力的极致，还是模型预测的稳定性？jry.io/writing/use-boring-languages-with-llms/

13. 别光问AI了，反向操作才是王炸，这是我10倍速阅读的三大心法和提示词～当会用AI不再稀缺，AI时代真正拉开差距的是什么？#ai #阅读 #读书 #学习 #世界读书日

14. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

15. 美国大学毕业季最诚实的一次演讲天才教授安杰拉•达克沃思公开承认用AI写稿，但就是这份人机协作的演讲稿，解开了AI时代教育最大的两个困惑 #ai #教育 #AI学习

16. 鹏说：AI Trading Agent时代下的思考

17. [柯基]如果说在一年前，你写代码不用LLM，坚持古法手搓，那可以说是打磨自己的编程能力，但是现在Vibe Coding的时代都快结束了，作为软件工程师，除了掌握领域知识以外，如何用AI提高自己的工程能力是比古法手搓代码更值得学习且门槛更高的事情，如果你觉得你做的软件开发工作AI还帮不上忙，可能只是你还没找到对的方法。

18. 黄仁勋再爆惊人言论，AI正创造一次巨大就业潮。 #大咖观察 #红衣聊AI #黄仁勋 #就业 #职业

19. AI真正会深刻影响的，不是某一个职业，而是人类创造和做事的规则。#大咖观察 #红衣聊AI #奥特曼 #OpenAI

20. 谷歌DeepMind掌门人，诺奖得主哈萨比斯1月信息量最大的访谈 #ai #AGI #谷歌 #哈萨比斯 #agent

21. 为什么现在画师几乎要被ai替代，而程序员行业不仅没被替代，反而看起来更繁荣了？

22. 透过阿里MuleRun上线的Messages能力，可以看到「人机协同」的哪些趋势？

23. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

24. 关于 AI 有个常见观点：AI 只能做初级的工作，解决不了困难的问题，因此人类长期会有不可替代性。我认为，AI 现阶段之所以更多地停留在“初级工作”层面，并不一定是AI能力已经达到上限，而主要受两个因素影响。首先，是训练数据的分布问题。AI 的训练数据，本质上来自现实世界从业者的实践记录，而从业者本身的能力水平大致呈正态分布。这意味着，AI 学到的并不是“专家如何解决问题”，而是“大多数人遇到问题时会怎么做”。因此，现实中大部分人解决不了的问题，AI 也会更大概率选择错误或次优的解决路径。比如用 AI 写代码，在遇到需要系统性重构的场景时，AI 并不是“做不了重构”，而是更可能像很多低效程序员一样，选择“在这里加个 if，先把功能凑出来”。一旦通过提示词、约束条件或上下文，触发了更接近“高级架构师”的推理分支，AI 往往也能给出相当不错、甚至相当完整的重构方案。所以这里的关键并不是：AI 会不会解决困难问题，而是它被训练成了“像大多数人一样”去解决问题。我倾向于认为，随着 AI 在真实复杂场景中的使用不断加深，越来越多“解决困难问题”的过程被记录、反馈和强化，如果能够让 AI 更多学习领域专家而不是普通从业者的决策轨迹，它在解决实际复杂问题上的能力，会随着训练分布的变化而逐步提升。第二个因素，是上下文长度和信息表示方式的限制。目前的大模型，仍然主要使用人类语言（字符串）作为基础表示形式，并以线性、逐 token的方式进行信息编码和还原。但很多被称为“复杂”的问题，复杂的并不是逻辑本身，而是它们往往伴随着大量背景知识、环境约束、运行状态以及效率目标，这些信息很难通过线性的文本序列被完整、准确地表达和利用。从信息密度的角度看，现实世界中的一张照片、一段视频、一个结构化状态空间所包含的信息量，远远大于等量的文本描述（所谓“一图胜千言”）。目前 AI 之所以高度依赖文本 token，并不是因为这是最优的计算方式，而是因为人类产生和积累的知识，本身就是通过语言记录和传播的。想要利用这些数据做训练，自然就会倾向于使用基于人类语言的架构。但当未来 AI 可以自行产生足够多的数据之后，完全有可能基于更利于计算机理解的信息结构，以及非线性的编码与还原方式来组织和处理信息，从而摆脱对“人类语言”这一低效中间层的依赖。一旦这一点发生，信息处理的效率和规模很可能会远超我们今天基于文本模型的直觉想象。基于以上想法，我有些悲观地认为，未来或许几乎不会存在太多真正“难以被 AI 替代”的当代信息类工作。这就像工业化生产替代了抡锤的铁匠一样，并不是因为铁匠不重要，而是生产范式发生了根本变化。而当“信息”这一非物质要素的生产效率也被大幅提升之后，真正值得担忧的或许已经不是“人类是否不可替代”，而是：在人类社会中，下一个新的增长点究竟会是什么。

25. 2025年是大型语言模型（LLM）范式深刻转型的一年。Andrej Karpathy在其年度回顾中指出，我们正见证着从模仿人类到自我进化的跨越。这一年，LLM不仅在能力上突破了阈值，更在存在形态和应用逻辑上发生了根本性的改变。karpathy.ai/posts/2025-review第一个核心转变是可验证奖励强化学习（RLVR）的崛起。过去，模型主要通过模仿人类数据来学习，而现在，通过在数学和代码等具有客观标准的环境中进行大规模强化学习，模型自发演化出了拆解复杂问题、自我修正的推理能力。这意味着计算资源的投入重心已从预训练转向了推理阶段的强化，模型学会了通过思考时间换取更高质量的答案。Karpathy提出了一个引人深思的观点：LLM并非正在进化的动物，而是被召唤的幽灵。它们的智能呈现出极度不均衡的锯齿状特征，既能在复杂领域展现天才般的洞察，又可能在常识性问题上犯低级错误。这种非生物性的智能特质让传统的测试基准逐渐失效，因为模型可以通过针对性训练轻松刷分，这种演化逻辑与人类的认知成长完全不同。在应用层面，Cursor的成功揭示了LLM应用层的新厚度。Karpathy认为，如果说大模型实验室负责培养通才大学生，那么像Cursor这样的应用则负责将这些学生组织成专业团队。通过上下文工程、复杂的逻辑编排和专属的图形界面，应用层正在将大模型的通用能力转化为解决垂直领域问题的专业生产力。智能体的形态在2025年也得到了明确。以Claude Code为代表的本地智能体证明了，AI不应只是一个需要跳转访问的网页，而是一个住在用户电脑里的幽灵。它直接触达本地环境、私有数据和配置，通过低延迟的交互与开发者共生。这种从云端向本地共存的转变，让AI从一个外部工具变成了真正的数字协作伙伴。氛围编程（Vibe Coding）的流行标志着编程本质的改变。当代码变得廉价、易得且可以随时抛弃时，人类只需用自然语言描述愿景，剩下的逻辑构建交给AI。这不仅赋予了非专业人士创造软件的能力，也让专业开发者得以从繁琐的实现中解脱，专注于创意和原型的快速迭代。编程正从一种技能转变为一种表达意图的艺术。最后，LLM的交互界面正在经历从命令行向图形界面的跨越。正如早期计算机从终端转向GUI，LLM也将超越纯文本交互。通过像Gemini Nano这样的模型，AI将学会以图像、图表和交互式网页的形式与人类沟通。文字只是基础，视觉和空间化的信息传递才是人类最自然的感知方式，这也是LLM作为新一代计算范式的必然演进。回顾2025年，LLM展现出一种矛盾的魅力：它们比预想的更聪明，也比预想的更笨拙。Karpathy提醒我们，目前行业对大模型潜力的开发甚至不足10%。在这个范式不断重构的时代，我们正站在智能革命的起点，前方是广阔且未知的探索空间。一切才刚刚开始。

26. 奥特曼最新访谈：AI时代，普通人成为赢家的方法#AI #山姆奥特曼 #科技 #教育 #openai#AI时代的教育#家庭教育

27. 个体用好AI，只能产生超级员工；只有组织为AI重新设计，才能产生超级公司。别做在旧厂房里换电机的傻瓜，要做那个拆掉旧工厂的人。#大有学问 #红衣聊AI #AI时代

28. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

29. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

30. #什么工作不会被AI替代# AI替代焦虑在科技圈愈演愈烈，但咱们得看清底层逻辑：AI本质是高效工具，而非人类的替代品。真正具备“免疫体质”的职业，往往守住了“高情感交互”、“非标物理操作”、“复杂伦理决策”和“创造性突破”这四条防线。这也带来了一个反直觉的结论：高薪白领可能比蓝领更危险。数据显示，程序员、分析师这类标准化脑力劳动，被AI替代的风险远超水电工、维修技师。原因很简单，物理世界的非标环境太复杂，AI目前连手脚都还没利索，根本没法应对老房改造这种突发状况。未来的职业安全感，不在于对抗AI，而在于“人机协作”。把重复的生成工作丢给AI，人类专注于定义问题、把控伦理和情感连接。别光盯着屏幕里的代码，物理世界和人性深处，才是人类最后的护城河。#果然人老了干什么都心酸#

31. 【#东大全球首发砼真砼知大模型#】2月1日，@东南大学全球首发“砼真砼知”混凝土材料科学大模型。该模型是#国内首个混凝土材料科学大模型#，打破传统工程材料研发与应用的范式局限，标志着我国在工程材料智能化领域跻身国际领先行列。南京南京发布的微博视频

32. Anthropic官方报告：8大趋势说透AI编程未来，60%代码AI写的，老金实测项目带你看！

33. 在 AI 一键生成代码的时代，程序员还有必要坚持手写「古法编程」吗？

34. 昨天把一个房子的照片发到ChatGPT上，给了它几点要求，让它出几套装修方案，要求有设计图、有需要的材料、有估价。很快设计图纸就生成了，材料、价格也列了出来。虽然它给的施工方案不是最优选，但它提供了一个思路。前段时间，我问过AI，让它列一下AI时代人们需要的能力，它哗哗给我列了很多👉网页链接。就我自己现阶段的理解看，下面这些在AI时代尤为重要。一、辨别力AI的一个重要特征是可以“生成”。它可以生成答案、生成观点、生成数据解释，甚至生成“看起来很合理”的错误。当答案变得廉价，判断就变得昂贵。所以稀缺的不是信息（特别专业、保密的信息除外），而是对信息的判断能力。二、整合能力AI可以快速给出“单点答案”，但现实问题往往是复杂的、多维的。能把分散的信息连接成一个有意义的整体、在混乱中看出结构和关键点很重要。三、深层逻辑把握能力AI擅长模式识别，但人类的优势在于理解“为什么”、理解背后的逻辑链条、会审问答案，从而不被AI给的答案牵着走。四、行动能力虽然AI可以模拟、预测、优化，但很多工作得靠我们自己动手、靠一次次尝试，积累经验。也就是说，不行动的人，会被AI放大差距；行动的人，会借助AI加速成长。

35. 如何让AI参与孩子的教育，特别是幼儿教育?

36. 【LLM智能体正在成为新一代高级编程语言】一个大胆的假设：C语言之于汇编，Java之于C，Python之于Java，现在LLM智能体正在对所有编程语言做同样的事。这里说的LLM智能体，指的是一种全新的开发模式：多个智能体并行工作，大部分时间自主运转，只在关键节点需要人类介入。判断这个假设是否成立的标准很简单：如果一个开发者借助多智能体能产出十倍于从前的成果，那它就是真的。2026年初的今天，我还不能完全确定，但已经在认真考虑这种可能性。对于在软件行业摸爬滚打多年的人来说，质疑声不会少。先回应几个常见的：“十倍代码量不等于十倍产出，那只是垃圾代码。”没错，衡量标准应该是实际交付的功能价值，不是代码行数。如果假设成立，真正的“代码”其实是你给LLM的指令。“LLM是给不会写代码的人用的。”LLM确实会带来大量新程序员，但这不意味着老手用不上。事实上，很多资深开发者正在借助LLM实现产出的飞跃。“用LLM就是偷懒不想动脑。”恰恰相反。当你用LLM做更多事情时，你需要思考和工作得更多，而不是更少。管理一支智能体舰队比自己写代码更费心力，因为你要设计的东西是原来的好几倍。“LLM会让我们的编程技能退化。”可能吧。但我们在工作中也不会担心汇编或C语言技能生疏。大多数人只在业余时间练习这些，因为没人能证明用汇编写业务代码会更高效。“LLM写的代码比我差太多。”几乎肯定如此。但你的汇编代码也比不上专家。只要LLM生成的代码足够高效，能跑起来，就已经可以交付了。系统会丑一些，但它能用。“用LLM智能体太贵了。”如果它们能带来50%的生产力提升，对比你的薪资，其实一点都不贵。而且LLM只会越来越便宜。它们只在绝对值上贵，相对值上并不贵。“我试了一下午，纯粹浪费时间。”学习曲线是存在的。想想你当初花了多少时间和编程工具、语法搏斗，才勉强上手。以上这些反对意见在逻辑上都站不住脚，但情感上确实不容易接受。真正触及核心的问题有两个：质量和可理解性。LLM生成的代码会不会很快变成一堆垃圾？我们是不是在沙子上建房子？LLM生成的代码量会不会大到我们永远无法理解？即使系统能跑，我们是否会因为不理解而永远失去控制？我认为质量和可理解性应该成为任何LLM编程框架的核心目标。从经济角度看，只追求质量是不够的。可理解性可能是浪漫主义的幻想，也可能是一个值得押注的长期赌注。我选择后者。有趣的是，LLM比以往任何高级语言都更具非确定性。但它们也能在高层次描述上帮你理清思路，这是以前任何抽象层都做不到的。未来的开发会是什么样子？我看到四个核心要素：文档是一组描述系统规格的页面，包括目的、核心实体、接口、约束、关键流程和编码规范；实现是代码库加上所有数据，代码库应该能从文档重建，数据应该与文档描述一致；对话是多个智能体在执行任务时产生的思考流，人类可以随时查看或介入；任务是一组动态的离散工作单元，可以嵌套，有状态追踪。两个存量，两个流量。文档和实现是系统的积累，对话和任务是构建它们的过程。人类当然可以直接修改文档和实现，但这种情况会越来越少，因为大部分工作流是智能体驱动的，人类主要在与智能体交互。智能体可以扮演多种角色：独立完成任务的执行者、协调下一步的管理者、试图破坏新功能的测试者、脱离上下文审查代码的评审者、解决冲突的合并者。重要的是人类可以灵活配置，指令可以是一次性的，也可以是文档的一部分。MCP协议带来了一个打破应用孤岛的机会。它可以被视为一种通用的数据请求接口，让你的智能体能够从任何现有应用中提取功能和数据，放到你自己设计的动态画布上。你可以说“从某个系统给我拿这些数据”，LLM就会去取，然后在你想要的地方做一个漂亮的即时可视化。这才是真正的孤岛终结者。如果我们用一个好的底层基座而不是臃肿的技术栈，LLM输出的代码量会大幅减少，也更容易理解。系统的前端变成了文档和智能体，后端变成了基座。还有一些开放问题：文档和对话如何与实现一起存储？版本控制系统怎么用？这些都等待探索。federicopereiro.com/llm-high/

37. 已成功入职OpenAI的高中生分享AI时代的学习方法#AI #openai #AI时代 #学习方法

38. 你的数字员工，不是下载来的，是“养”出来的。你投入多少，它就回报多少。如果你的电脑里也有一个像贾维斯一样“安全龙虾”，你最希望它有什么独特的超能力？#大有学问 #红衣聊AI #贾维斯 #openclaw #养龙虾

39. AI对于大多数白领岗位的冲击，要远大于电工、铁工、水管工、技术工这类实操蓝领。这也从侧面印证，“本科生读技校”并非盲从跟风，而是有着现实就业逻辑支撑。职业教育与技能实训的价值正在强势崛起，已经打破刻板印象里差生退路的固有标签，蜕变为适配AI新时代的优质就业赛道。

40. AI 时代来临后教育会产生哪些变革？

41. #Faker说人类的直觉AI无法追赶#AI不如人类？Faker：我已准备好接受马斯克AI的LOL挑战，人类的直觉AI无法追赶Faker：“我们已经准备好了，你们呢？游戏是以3D形式实现的非常复杂的结构，我认为Grok 5可能还没有完全准备好。这将会是一场非常有趣的对局，我也很期待！”另一边曾与AI（AlphaGo）进行过比赛的韩国围棋棋手李世石表现出了担忧，他并不看好Faker能率队击败AI：“如果不给Grok 5设定一定的限制条件，李相赫恐怕也不容易取胜。但围棋和游戏是完全不同的，所以我认为还是有胜算的，加油！”理性讨论：你觉得在这个AI盛行的时代，人类还能战胜AI吗？#Faker没达到自己的理想状态##faker回应马斯克#

42. #全新Gemini一夜血洗编程#这波升级彻底重构编程生产关系：新手能快速落地项目，资深工程师聚焦创新与架构，低效重复编码被全面替代。有人惊呼“代码正在贬值”，也有人视其为生产力革命。从辅助工具到顶级队友，Gemini 3 Deep Think证明：AI不是取代程序员，而是让编程更高效、更普惠。这场“血洗”，是技术迭代的必然，也是智能时代编程范式的全新起点。

43. #阿里发布旗舰推理模型# 阿里发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，是目前阿里规模最大、能力最强的推理模型，总参数量超万亿（1T），预训练数据量高达36T Tokens。经过大规模强化学习训练，该模型在涵盖事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐等19个公认的大模型基准测试中，刷新多项最佳表现纪录，整体性能可媲美 GPT-5.2-Thinking-xhigh、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。

44. 人工智能替代人工作之后，人们去干什么？

45. 在信息获取与知识学习方式日益多元的今天，短视频、音频课程、碎片化资讯等便捷高效且极具吸引力，很多父母不禁疑问：阅读对青少年而言，是否已不再重要？我认为正相反，当阅读不再局限于单纯获取知识，跳出功利性的框架，它所承载的精神价值与成长意义，反而愈发凸显，成为青少年成长路上不可替代的力量。构建系统认知，对抗信息碎片。短视频和社交媒体的碎片化信息虽便捷，却容易让人陷入“信息茧房”，导致思维浅层化，难以形成完整认知。深度阅读则是破解这一危机的良方。一本结构严谨的著作如同精密建筑，能帮青少年搭建系统知识框架。阅读长篇论述如同思维马拉松，能锻炼处理复杂系统的逻辑耐力。这种深度思考能力，正是理解和解决复杂问题的基础，也是未来社会最稀缺的核心竞争力。培养独立思考，守护认知主权。在算法与AI主导的时代，便捷的信息获取暗藏被裹挟的危机。阅读作为主动的意义建构过程，能训练青少年评估信息、识别偏见，保持独立思考。当AI能快速给出答案时，阅读培养的提问与思辨能力，即“学会如何学习”的元认知能力，成为驾驭技术的关键。它帮助青少年在与技术共生中保持主体性，成为意义建构者而非被动的信息接收者。涵养精神世界，获得深度愉悦。快节奏的生活与娱乐至上的环境，容易让人内心焦虑迷茫。而阅读能提供算法无法复制的独特心灵体验，深度阅读时，人们会沉浸于有挑战性的文本，进入忘我愉悦的“心流”状态，这种深度愉悦远非刷短视频的即时快感可比，能有效缓解焦虑、安顿心灵。同时，文字承载着丰富情感与人生体验，青少年通过沉浸式阅读，可走进他人内心，涵养共情能力，提升精神境界。#人平陪你读好书##世界读书日##教育的底层思维#

46. 面对AI：我的创作，会被替代吗？

47. #IT那些事儿# OpenAI 把编程赛道拱手相让，这个决定到底对不对？【2021 年，OpenAI 内部有一个非常清晰的自我定位：我们是 AI 时代的 AWS，不是 AI 时代的 Google Docs。】基于这个判断，Codex（OpenAI 的代码模型）的商业化被交给了微软——最终变成了今天所有人都知道的 GitHub Copilot。这个决定，在当时看起来无比合理。为什么这么做是"对的"？微软给了三样东西：100 亿美元的投资、Azure 的算力（GPT-4 是靠它训练的）、以及 GitHub 上一亿开发者的入口（注：微软在 2018 年以 75 亿美元收购了 GitHub）。如果你想推广 AI 编程工具，GitHub 就是最自然的渠道。OpenAI 提供模型，微软做产品，看起来是教科书式的平台战略。而且当时大家对 "AI 写代码" 的想象顶多停留在：更聪明的 IDE 自动补全。没人觉得这是什么大事。【2022 年 11 月，一切变了】ChatGPT 上线，全球震动。它证明了一件事：模型本身就是产品。用户不在乎 API、SDK 和平台生态，他们只想直接用。OpenAI 内部战略开始悄悄调转——从"平台公司"变成"产品公司"。但编程这个赛道，他们已经让出去了。【Anthropic 抓住了这个窗口】2023–2024 年，Anthropic 重点砸代码能力。Claude 3.5 Sonnet 的代码能力突然领先，恰好撞上了 Cursor 的崛起。Claude + Cursor 两者一叠加，给开发者带来了完全不同的体验——不是"补全"，而是"协作"。而后 Agent 来了。Claude Code、Devin 这类工具开始能读整个 repo、改代码、跑命令、提 PR。这时候，Copilot 的产品设计突然显得像上个时代的东西。【OpenAI 为什么现在那么急？】因为他们终于想明白了一件事：AI 编程不是一个 feature，它是一个入口。软件开发市场规模 > 1 万亿美元/年。2024–2025 年，他们试图收购 Windsurf，重建 Codex 产品团队。但编程这个入口，已经有人在守着了。【这个故事被硅谷反复讨论，因为它复现了一个永恒的命题】平台 vs 应用——技术公司往往过早做平台，而真正的价值往往在应用层。Android 很重要，但改变世界的是微信、抖音、Uber。很多人现在认为，AI 编程就是这个时代的 Killer App。而 OpenAI 曾经拥有它，然后，亲手让出去了。

48. 赵老师恰好折射出当前 AI 行业最核心的发展趋势：AI 的终极价值，不是替代人，而是放大有经验的人。在装配式建筑领域，他把四十年行业经验转化为 AI 可执行的规则与工作流，让机器处理海量图纸数据，人做决策与优化，实现了经验 ×AI 的指数级增效，这正是产业 AI 化的典型落地路径。又用公益教学证明，AI 普惠不再只是技术命题，更是人文与教育命题。老年群体并非数字弱势群体，只是缺少适配的教学方式与低门槛入口。未来 AI 产品能否真正普及，关键不在参数多强，而在能否贴近真实生活场景、降低学习成本。更深层来看，这位银发创作者也打破了 “AI 只属于年轻人” 的偏见。行业正在从拼模型、拼算力，转向拼应用、拼场景、拼人的专业厚度。技术只是工具，能把经验、审美、情感与 AI 结合的人，才是新时代最不可替代的核心生产力。#63岁退休老人教同龄人用AI#

49. #什么工作不会被AI替代#AI重构就业版图的同时，正催生大批高需求新职业，覆盖技术研发、行业融合、伦理治理等多个维度，成为就业市场新增长引擎。大模型算法工程师、AI训练师作为技术核心岗，成高薪刚需赛道；数字人运营师、AIGC内容策划师融合创意与技术，适配传媒、文旅等多元场景。AI伦理师、算法审计师聚焦安全合规，成为企业风控必备；城市数字孪生工程师、智能网联汽车测试员则扎根实体产业，助力智慧城市与自动驾驶发展。此外，个人AI管家顾问、数字遗产规划师等创新服务岗，精准对接数字时代个性化需求。这些新职业均要求技术与行业能力融合，掌握AI工具+专业领域知识，将成为未来职业竞争的核心优势。#how i ai# 什么工作不会被ai替代

50. 深度使用AI工具一年后得出的一些思考

51. 说人最重要的能力AI取代不了，但问题是，大多数人早已被应试和模板化教育驯化，本身就缺乏真正的想象力、直觉与悟性，又何谈守住这份不可替代的能力。更何况AI还在飞速迭代，今天无法复刻的灵性感知、灵感顿悟，未来未必无法实现。真正的差距不是AI有多强，而是我们把自己活成了工具人。

52. AI发力与落地最主要的领域之一，就是软件开发。AI能完成许多以前由人类初中级程序员承担的工作，生产率的提升，带来人力需求的下降，导致许多从业者被解雇，就业求职变得越来越困难。与此同时，计算机仍是高考和考研的热门专业，报考人数不仅居高不下，甚至还在继续增长……这种“双向奔赴”，导致专业人才市场供需结构上的失衡进一步加剧，近几年内，预测计算机领域从业者“内卷化”程度将继续提升。IT行业先把自己卷死，然后技术成果外溢，再把其他行业卷死~~~一个行业也逃不掉，慢慢来，迟早总有轮到的时候。就业前景不乐观，压力山大啊。

53. “2026年，我作为一名工程师是怎么用LLM的”网页链接这篇文章适合推荐给想了解工程师在 2026 年如何实际使用 LLM agents 的读者。作者对比了自己过去一年多使用 AI 的变化：从偶尔让 LLM 做 autocomplete、简单改动和一次性研究代码，转向把完整代码变更、bug 调查、大型代码库研究、测试和本地环境排查都更多交给 agents 处理。这个文章作者sean goedecke写过几篇很火的科普文，比如去年写的为什么 DeepSeek 大规模运行成本低，但本地运行成本高？#AI创造营#

54. #微博声浪计划##听见微博# 周鸿祎谈AI圈重要转折点，AI行业正从烧钱黑洞转向创造利润，Anthropic或成首家盈利前沿模型公司。智能体驱动商业逻辑变革，从工具升级为数字员工，重构企业工作流。反驳AI泡沫论，指出深入核心流程是关键，中国或借应用场景实现弯道超车。#AI的囚徒困境# 谯华的微博音频

55. 在算法与AI主导的时代，便捷的信息获取暗藏被裹挟的危机。阅读作为主动的意义建构过程，能训练青少年评估信息、识别偏见，保持独立思考。当AI能快速给出答案时，阅读培养的提问与思辨能力，即“学会如何学习”的元认知能力，成为驾驭技术的关键，帮助青少年在与技术共生中保持主体性。

56. 硅谷大佬对2026年的反直觉预测：软件不行了，反而金属值得关注#AI#2026年预测 #美国经济 #铜 #白领 #职场

57. OpenAI 创始成员，前 Tesla AI 总监用ai做了一个职业风险报告，让AI自己评估可以替代哪些行业？#aigc#ai新星计划

58. 如果你在思考AI时代的职业规划，看这条视频#AI #AI时代 #职业规划

59. “人工智能+产业”发展的突破口

60. 为什么Claude的逻辑推理能力远超其他大模型？

61. 《Demis：AGI 还缺什么，智能体到底行不行，下一个科学突破长什么样》 Demis Hassabis 在 YC 访谈里谈到 AGI 还缺持续学习、长程推理和记忆，也解释了智能体、AlphaFold 式科学突破、小模型蒸馏和深科技创业者该如何面对 2030 年左右的 AGI 时间线。 Demis：AGI 还缺什么，智能体到底行不行，下一个科学突破长什么样

62. 如何把 AI 训练成自己的「第二大脑」？

63. 盘点一周AI大事(3月8日)｜龙虾开公司30天狂赚8万刀工程师Nat Eliason开发出首个龙虾CEO「FelixCraftAI 」，全自主运营零人类公司，30天狂赚8万刀工程师开源龙虾公司框架Paperclip 工程师开源龙虾员工管理平台Clawith 工程师开源龙虾浏览器Pinchtab 老黄放话，龙虾是是历史上最重要的软件发布，通用型自主Agent终于迎来爆发拐点 OpenAI开源龙虾项目管理工具Symphony OpenAI发布最强龙虾基座模型GPT-5.4，地表最强大模型再次易主 Google发布最强龙虾辅助模型Gemini 3.1 Flash-Lite Lightricks发布最强开源视频模型LTX-2.3 Showlab推出最强开源视频编辑模型Kiwi Edit #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #龙虾 #OpenClaw

64. 像「报志愿、选专业指导规划」这类的工作，用 AI 能替代吗？换成 AI 提供建议，你会信任它吗？

65. 你认为目前 AI 写作最难被攻克的瓶颈是什么？

66. 【油管高赞】AI时代带来的教育变革是什么

67. 有50%的白领工作已经可以被AI替代了#马斯克 #AI #白领 #职业规划 #职场

68. 听说岳阳搞了个“烧烤学院”，还有广西有“柳州螺蛳粉”学院。职业教育真的可能是AI时代孩子新的出路。以前我们被教育得认为：需要“动体力”多过“动脑力”的职业低人一等。但现在这个汹涌而来的时代，坐在办公室里喝咖啡的精英阶层，他们的饭碗，已然岌岌可危了。那些能够真正接触到物理世界,需要动手劳作的蓝领工作，开始越来越吃香。AI时代不需要文凭筛选人才，只需要真正拿得出手的作品，沉淀下来的经历作为职场敲门砖。也许过几年，中专学校真的会比大学更吃香了。#一起家庭教育##育儿聊一聊#

69. AI工作流已死？Agentic 时代，n8n这类工具还有学的必要吗？

70. AI 时代，生活与工作所需的知识技能正经历快速迭代与持续更新，这就要求我们必须将孩子培养成具备自主学习能力的终身学习者。而职业教育凭借其针对性强、灵活性高、贴近产业需求的鲜明特点，终将成为终身教育的重要载体。//@三联生活周刊:#三联新刊# 随着人工智能时代的到来，未来社会和产业结构都会产生巨大变革。未来很多岗位对人的要求会快速变化，很多学者都提出，以后的人可能工作几年就需要回去再学一些新的东西，但我们现在学历教育这一套体制是比较僵硬的，很难满足这种需求。未来职业教育是不是可以多提供一些这样的资源和平台，乃至让职业教育变成终身教育的一部分？这也是值得思考的问题。

71. 作为一名科技从业者，如何总结你的 2025？

72. Z Product｜General Intuition，拒绝OpenAI 5亿美元收购，从游戏世界构建物理直觉

73. 对多数学生而言，接受适合自己的职业教育、掌握一技之长，是更现实、更可持续的人生选择。遗憾社会深陷学历至上的误区，普遍轻视技能教育，忽视个人适配度与就业现实，最终深陷学历内卷、求职艰难的困境。随着AI飞速发展，很多实操技术型岗位远比普通白领赚得更多，也更难被人工智能替代。

74. 为什么让孩子自己看动画没用学习一门语言，孩子主要靠猜。但猜对没，是需要现实世界的反馈的。孩子需要知道我猜的对不对。当他听到 muddy puddles，他猜可能是泥坑，也可能是跳，也可能是水花声。如果没有家长在旁边确认或示范，他永远不知道自己的猜测是否正确。没有确认，就没有学习。而家长在旁边陪着看、做动作、模仿台词，其实是在给他一个实时的反馈回路，“没错，这个声音就是跳泥坑的意思”。这样，孩子才能完成学习的闭环。

75. 分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛，中国模型主力选手们的 2026 预测

76. Redis开发者<antirez>写的在2025年底对人工智能的思考从“随机鹦鹉”到现实：多年以来，尽管功能证据和科学线索不断积累，某些 AI 研究人员仍坚称大语言模型（LLM）只是“随机鹦鹉”：即一种仅凭概率运作的机器，它们：1. 对提示词（Prompt）的含义没有任何表征。2. 对自己将要说的话没有任何表征。直到 2025 年，几乎所有人终于都不再这么说了。思维链（CoT）的本质：思维链现已成为提升 LLM 输出质量的基础手段。但 CoT 究竟是什么？为什么它能提升输出？我认为原因有二：1. 在模型表征中进行采样（即一种形式的内部搜索）。当与提示主题相关的空间信息和概念进入上下文窗口后，模型能更好地做出回复。2. 结合强化学习（RL）：模型学会了为了收敛到某个有用的回复，而将一个个 Token 依次排列（每个 Token 都会改变模型状态）。扩展定律（Scaling）的新高度： “扩展受限于现存 Token 数量”的观点已不再成立，这归功于带有可验证奖励的强化学习。虽然我们尚未到达 AlphaGo 的“第 37 手”时刻，但未来这真的不可能吗？在某些任务中（例如优化程序的运行速度），理论上模型可以在清晰的奖励信号引导下，在极长的时间内持续取得进步。我相信，应用于 LLM 的强化学习改进将是 AI 领域的下一个重大突破。编程界的转变：程序员对 AI 辅助编程的抵触情绪已显著降低。即使 LLM 会犯错，但其交付有用代码和提示的能力已提升到让大多数怀疑论者也开始使用的程度：现在的投资回报率（ROI）对更多人来说已是可接受的。编程界目前仍分为两派：一派将 LLM 视为“同事”（例如，我所有的交互都是通过 Gemini、Claude 的 Web 界面完成的），另一派则将 LLM 视为独立的编程智能体（Agents）。范式之争与 AGI：少数知名 AI 科学家相信，Transformer 的奇迹可以循着不同路径再次发生，甚至表现更好。他们已组建团队和公司，研究 Transformer 的替代方案，以及具有显式符号表征或世界模型的模型。但我认为，LLM 是在能够逼近离散推理步骤的空间上训练的微分机，即使没有根本性的新范式出现，它们也有可能带我们走向通用人工智能（AGI）。AGI 很可能通过多种截然不同的架构独立实现。关于 CoT 的“谎言”：有人声称思维链从根本上改变了 LLM 的本质，并以此为借口辩解：他们过去认为 LLM 局限性很大，现在改口是因为 CoT 让 LLM 变成了不同的东西。他们在撒谎。架构依然如故，目标依然是预测下一个 Token，思维链也正是这样由一个个 Token 堆叠而成的。ARC 测试的转型：如今，ARC 测试（抽象推理基准）看起来不再像最初认为的那样不可逾越。针对特定任务优化的小型模型在 ARC-AGI-1 上表现尚可，而带有大量思维链的超大型 LLM 在 ARC-AGI-2 上取得了令人印象深刻的成绩——尽管许多人曾断言这种架构无法实现此类结果。在某种程度上，ARC 已从“反 LLM 测试”转变为“LLM 验证测试”。终极挑战：未来 20 年，人工智能面临的根本挑战是避免人类灭绝。

77. 谷歌DeepMind首发AGI终极考纲！20万全球悬赏，撕下所有大模型伪装

78. 一个反直觉的判断，AI对世界真正的影响，可能还远远没有开始 #ai #算力 #芯片

79. 大厂抢着要艺术生？北电摄影系教授带你突破AI美学思维定式！

80. 如何看待「不会用AI的家庭将是新寒门」的观点，AI改变教育模式的当下，该如何在学习中合理使用AI？

81. guda.cn上架了全新课程《AI应用班》的报名通道。招生简章详见网页链接培训目标为：一站式完成所有本地AI部署的技术知识，掌握AI应用技术原理，部署，应用，优化，完成从硬件、模型底座、agent、约束层的全栈式技术。本词课程主打实战操作交付1. 本地模型部署调优。2. 本地编程方案。3. 本地生图方案。4. 本地视频方案。5. 本地语音文字处理等方案。6. agent技术应用。7. Rag问答系统。教学采用立体式设计，形成完整的学习闭环：直播授课：实时互动，即时答疑点播回放：灵活学习，查漏补缺详细笔记：系统化知识整理实践作业：动手能力培养学习社区：同伴互助，经验分享40天学习周期，22个直播课时，原价3599，618限时优惠3099元，明码标价，拒绝套路，单课时AI课性价比之王。

82. 深度｜狂飙、徘徊与转身：2025 年中国AI从业者浮世绘

83. 海尔集团与广汽集团战略签约，共建“人车家”互联生态新范式

84. AI智能教育，能不能取代传统教育

85. AI与教育，智能辅导是否能取代传统课堂？

86. AI智能教育，能不能取代传统教育？

87. 传统学习的痛点，AI 学习机如何破局？

88. 重新认知人工智能的“职业替代”

89. AI替代软件开发

90. AI 修图会取代传统P图软件吗？

91. AI最先替代的从不是流水线，而是身边这些普通工作

92. 人工智能的替代与成就

93. 人工智能会代替人类做哪些工作

94. 人工智能为何难以替代调查研究

95. 别再谈替代！分析式AI与生成式AI不是二选一

96. 如何看待“AI替代论”

97. AI搜索替代传统引擎？数据与趋势分析

98. （深圳）人工智能知向谁边

99. 马斯克预警AI替代白领，那传统企业如何用AI破局？

100. 传统开发人的转型

101. 人工智能是否威胁智能职业？

102. AI最强定式工具书《AI定式剖析》

103. 新课上架秒杀｜江维杰职业九段

104. 每日一读第10天朗诵/纸飞飞

105. 知识迁移

106. 一文搞懂知识迁移能力

107. 身边总有那种人，干啥都上手快，跨领域也能做得有模有样，其实核心就是拥有超强的知识迁移能力，这也是通识教育的关键内核。

108. 越努力越被困住？试试用AI打破你自己都没察觉的定式思维

109. 往深三层说

110. 思维定式:

111. 如何打破思维定式，实现人生&认知突破

112. 打破思维的“老地图”

113. 人机协同边界的具身探索

114. 【第二届学博会——新学习方式教师工作坊04】吴刚

115. 20分钟讲透直觉的本质，每个人都可以通过刻意练习获得预判力 #直觉 #提升自我 #深度思考 #预判 #职场

116. 别再抱怨大模型是“人工智障”了

117. AI 时代，如何培养更强大的元认知能力？四个方向助你全面升级

118. 如何使用 AI 来训练元认知能力吗？

119. 如何提升自己元认知的能力？认知觉醒，从元认知开始

120. 人机协同排产

121. 中国智慧教育发展报告（2025-2026）发布，高校如何“AI”地变

122. 聊聊什么是“专家的直觉”

123. 人工智能学习悖论：为什么“偷懒”越多，你的大脑反而进化得越快？

124. AI抢不走的饭碗！RFP国际注册理财师认证，帮助财富管理从业者构建不可替代性！

125. 认知重估分析报告：关于“AI时代教育范式转型”的元审视

126. 每日通识·人机协同学习 | 人机协同下的教学创新

127. 人机协同反映了being与should的融合，其本质是决定与自由的功能分配

128. 模式识别与思维盲点：如何用理论工具箱突破认知边界

129. 产品为核 | 听懂≠学会？三陶AI自习室，用六大闭环为每个孩子定制高效学习路径

130. 大模型能否取代保险代理人？实测千问、元宝、DeepSeek

131. 反认知的传统学习困境：从英语学习看基础教育模式的重构与破局

132. 第二章：人机能力矩阵与分工原则

133. AI的人机协同

134. 【夜读】勿囿于定式

135. 人机协同学习：认知警觉与卸载的双路径机制

136. AI两小时破解博士级数学题人类优势在哪

137. 人-AI-环境系统中的“比较优势”理论

138. 打破思维定式，解锁个人成长的无限可能

139. 人生大智慧| 帮你打破思维定式的11个核心思考

140. 第四章：人机协同的工作方法论

141. 人机协同中的分工、信任与效率

142. 非IT领域专业人士高效利用AI提升专业能力的路径

143. 005：无意识的铁三角：生存程式、习性与定式思维

144. 为什么说在AI时代的背景下，教育的重心再不转变就晚了?

145. 深度思考：我们必须避免陷入思维定式，改掉思维定式。

146. 打破思维定式：如何在不确定时代重塑认知框架

147. 学生必备的5大AI人机协同能力

148. 读书笔记01｜思维定式：你看到的世界，其实不是世界本身

149. 知识迭代驱动进化：AI原生应用持续学习机制解析

150. 认知负荷与AI辅助 | 人机协同下的教学创新

151. 高阶心智操作系统“元认知”

152. AI时代，程序员如何避免被AI工具替代？

153. AI辅助分级阅读备课的“三步闭环法”：AI设计、AI预演、AI反馈

154. 成长的困惑：如何突破思维局限，实现跨越发展

155. 教学能力比赛必备的3种AI闭环教学模型

156. 传统经典教育概念的现代转化与价值升级

157. 认知科学有一个词叫“认知负荷理论”，学习不费脑子的关键就在这里，90%的人其实都在“硬学”

158. 用“模式识别”寻找规律，用“模型思维”落地执行

159. Ai辅助公文写作提示词模板大全

160. 从比较优势理论看AI与人类的互补性

161. 向着明亮那方“草根理论”天天早读：新编心理学：“认知负荷”

162. 打破思维定式，开启创新人生

163. 结构化教学：从知识碎片到能力提升

164. 一文看懂“学习迁移”能力的实践！

165. 打破思维定式，这4个方法让你实现心理蜕变！

166. 🔧 提示工程：释放大语言模型潜力的艺术

167. 别再让AI“随便写写”了，照着这个模板问，效果立竿见影

168. 为什么高手能逆向赚钱？答案藏在“大脑决策新回路”里：训练神经系统，建立“新直觉”，不被“旧直觉”牵着鼻子走

169. 真正的高手都把技能练成了本能,不用思考就能做出精确的反应

170. 🌟 案例：AI赋能下的《虞美人》元认知培养实践

171. 把AI当写作副驾：一个让我从“写不出”到“越写越顺”的模板

172. 如何设计AI产品的反馈闭环？

173. 【全100集】2026一次性学懂LLM提示词工程！深入浅出，小白必看！草履虫都能听懂

174. 人机分工的底层逻辑

175. 2026年AI编程新纪元：从代码补全到自主开发的智能体革命

176. 人工智能教育与应用案例分享（一） “闯”出成效——AI个性化游戏化助学的托底培优实证探索

177. 用AI写内容，从选题到成稿的完整流程拆解（附提示词模板）

178. 【AI编程】构建可扩展的AI应用的5种LLM工作流模式：完整指南

179. 详解 | AI系统工程范式的演化及最新进展：Prompt Engineering→Context Engineering →Harness Engineering

180. 6年Prompt工程精华浓缩：53分钟掌握高效AI提示术

181. 动手学大模型智能体第三章提示工程

182. 一张图看懂三种AI工程范式

183. 让孩子学得会用：培养知识迁移能力的秘密武器

AI时代，传统定式还值得学吗？

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