xiaohack's Blog - Agent
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items: AI 编程后，我体会到了当 boss 的感觉
items: 【💰】分享一篇长文《互联网已死，Agent 永生》
items: deepsearcher.app- 分享自己做的深度搜索研究 Agent
items: Agent 面向结果交付，技术正从单点突破加速转向工程与系统竞争 |《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》正式发布
items: PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
items: Kimi 的一体化，Manus 的分层
items: 智商越低， AI 越牛
items: 喊话特朗普重视 AI 风险，Anthropic CEO 万字长文写应对方案，这方案也是 Claude 辅助完成的
items: 阿里发布 Qwen3-Max-Thinking；阶跃星辰获超 50 亿融资，加速推进「AI 进入物理世界」丨日报
items: 顶级工程师 Karpathy 的“AI 革命”：一个月前还在焦虑“落后”，如今“20 年古法编程习惯”被彻底颠覆，80% 代码已交给 AI！

AI 编程后，我体会到了当 boss 的感觉
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date: 2026-02-13T22:01:17+08:00
description: 现在不论是工作还是下班时间的编码已经几乎全部交给 codex 了，自己只负责部分 review 和手工处理一些实在没法用人话说清楚的场景代码，在 90%时候它一次产出已经足够好了自己是大部分时候写不出 ai 产出那么规整的代码或文档的，主要是因为人会累，这体现在写多了代码后会感觉异常疲劳，脑力值用光情况下连一个 if 都不想写了，这时候哪里还顾得上什么优雅、质量，甚至连一开始设定编码目标都会遗漏，乃至出现 bug 。但 ai 不一样，只要给的上下文信息量充足，模型质量足够高，他可以写到地老天荒，甚至改多了还可以随时要求重构我认为人写代码会累是因为写代码中 每一刻都在决策 就连最简单一个 if 都考虑逻辑分支的正确性，和上下文兼容性，拓展性等等，更不用说设计一些复杂模块、接口、数据结构。现在这些工作全部交由 ai 后，我再也感觉不到累（至少编码的脑力损耗没有了），只有在考虑怎么把话说清楚，考虑整体设计等等，这让我有点想起之前听过的一个说法：领导半夜都在拉会，看起来精力无限是因为他们根本不用做执行，大脑决策的频率远低于牛马们😂 ，我深以为然，在“沟通”这件事上把话说清楚显然不需要什么脑力消耗，我们可以把精力花在更重要的事情上这里说一下，看到有蛮多人说用了 ai 反而更累了或效率变低了，我之前刚尝试本地 agent 时候也有这种感觉，后来摸索出自己还是要对分配给 ai 的任务有一个总体规划随后做细一点的拆分，比如对比这 2 种用法去迭代一个已有模块： 直接和 ai 提要求：xx 模块原来怎么怎么样，现在帮我改成 xx ，要求 1 、2 、3 先提要求：xx 模块原来怎么怎么样，先给我一个改造计划/先写代码骨架；然后人检查后给予 ai 反馈，再进行下一步细分迭代如此反复 区别就是前者是又 ai 自己规划一次性完成编码，后者是人不断参与 补充缺失上下文 ，后者的效果就好很多了

【💰】分享一篇长文《互联网已死，Agent 永生》
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date: 2026-02-10T14:30:07+08:00
description: 分享一篇 @oran_ge 的长文，核心观点挺颠覆的。原文很长但值得一读： https://x.com/oran_ge/status/2020649409521041502旧世界的六张地图已经过时 DAU 是负债不是资产（AI 每多一个用户就多烧钱） 工具→社区→平台的路径堵死了（AI 够强，不需要人帮人） SaaS 的主人从人变成了 Agent "AI 应用"这个词本身就是错的 注意力经济已死，生产力经济崛起 "出海"是个过时概念，Agent 的世界没有海 新世界的四块基石 Token 是新特权，算力即权力 燃烧 Token 的速度 = 进化速度 Agent 是新人口红利，服务 Agent 而不是服务人 人的价值不是干活，是决定干什么 各位怎么看

deepsearcher.app- 分享自己做的深度搜索研究 Agent
type: item
date: 2026-02-10T12:50:05+08:00
description: https://deepsearcher.app/目前 ChatGPT / Qwen Chat 等工具搜索功能无法解决当复杂问题，比如： [ facebook meta google 市值/EPS/收入在 2020-2025 分别多少？]用 LLM + Search API 做了一个 Agent 来回答这类问题，它能发起上百次搜索请求、浏览网页，然后返回研究报告。登陆后有免费额度，💰成本原因没有太多，如果想深入体验，欢迎留下您的 email 我帮忙加额度

Agent 面向结果交付，技术正从单点突破加速转向工程与系统竞争 |《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》正式发布
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date: 2026-02-04T14:17:50+08:00
description: 2025 年，技术世界看起来既热闹又拥挤。从开源大模型引发全球讨论，到 Agent 能力快速演进；从低空飞行、人形机器人走向现实应用，到量子技术不断刷新实验纪录，前沿技术在多个方向上几乎同时取得进展。但当这些热点被放在同一时间轴上回看，一个更深层的共性逐渐浮现：技术竞争的重心，正在从单点能力突破，转向系统级、工程级与生态级竞争。即技术的想象空间仍在扩张，但技术价值的释放，正越来越依赖完整系统、基础设施能力以及产业协同水平。在 AI 领域，这一变化尤为明显。开源模型、MCP 等协议、多模态与 Agent 进一步迈向实际生产环境，使竞争不再只围绕模型参数或单次效果展开，而是延伸到推理效率、成本结构、系统稳定性与可治理性等更底层的问题。与此同时，在实体与基础科技领域，eVTOL 适航审定取得突破、人形机器人进入公众视野、量子计算持续推进，也在不断放大工程化与规模化落地的复杂性。在这样的背景下，InfoQ 研究中心完成了《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》。这份报告并未试图给出统一结论，也没有将未来简化为几条明确路径，而是从事实盘点出发，对过去一年软件技术的发展状态进行了系统整理，试图还原不同技术方向在真实环境中的推进情况。报告更关注技术如何被使用、如何被限制、如何在复杂系统中产生实际影响。更多内容也欢迎各位读者点击「链接」，下载完整报告进行阅读。回望 2025 ，模型仍在中心，但决定性因素已经发生迁移2025 年一个明显的变化是，模型依然处在技术演进的中心位置，但讨论重点已经发生迁移。模型能力仍在提升，但其边际影响开始放缓，推理效率、成本结构、系统稳定性的重要性持续上升。在真实场景中，能否稳定运行、能否控制成本、能否嵌入现有系统，往往比单次能力表现更具决定性。这一变化，直接将 AI Infra 推向了更靠前的位置。过去，基础设施更多被视为模型能力提升的配套条件，关注重点集中在算力规模、训练效率与资源调度；而在 2025 年的实际应用中，AI Infra 的核心价值，开始体现在对不确定性的吸收与管理能力上。推理阶段的成本控制、运行过程的可观测性、异常状态的隔离与回滚、跨系统的稳定衔接，这些能力正在成为 AI 能否进入核心业务流程的前提条件。当 Agent 进入真实生产环境，这一趋势被进一步放大。与能力展示型应用不同，能够执行具体任务的 Agent，其行为不确定性更高，执行失败、路径偏离、资源误用等问题更容易直接影响业务结果。在这一过程中，执行环境的隔离、权限边界的设定、状态记录与追溯能力，开始成为 Agent 系统不可缺少的一部分。AI Infra 在这里不再只是运行环境，更是治理框架的一部分。从更长的时间尺度看，这种对基础设施能力的重视，正在重新塑造 AI 技术的演进节奏。模型能力仍在向前推进，但其价值释放越来越依赖 Infra 是否能够将复杂性留在系统内部，将稳定性交付给使用者。这一趋势，在 2025 年已经初步显现，也成为观察 2026 年技术走向时不可忽视的背景之一。开发领域的变化尤为典型。Coding 场景率先完成了从能力展示到生产力工具的跨越，Vibe Coding 在实际工作中快速扩散，同时也暴露出代码质量、责任归属、流程治理等新的问题。这些变化，让开发者工具、工程规范与平台能力重新回到技术讨论的核心位置。在大模型的更中心，我们也看到了新的方法论和模型架构正在持续推进。围绕 RLVF 等训练范式的探索，模型在对齐方式、反馈机制以及长期目标建模上的能力不断被强化。与此同时，多模态能力也在发生结构性变化，从早期的多模态拼接，逐步走向原生多模态，再到对原生全模态和世界模型的探索，模型试图以更统一的方式理解和生成复杂世界，甚至预测和改变物理世界。更进一步，在生态层面，围绕 Agent 和工具协作的协议开始形成共识，开源与闭源在不同市场呈现出差异化路径。中国力量在这一过程中逐渐显现出自身的特点。从 2025 年的实际进展看，开源在中国技术生态中承担的角色正在发生变化。它不再只是代码共享或技术展示的载体，而是逐渐融入到标准共识、工程协作和生态协同之中。围绕模型、Agent、工具链和基础设施的开源项目，开始更多地服务于真实场景，推动技术在复杂环境中的适配与演进。这些变化并非孤立发生，而是与前述模型演进、基础设施成熟度以及 Agent 落地进程相互交织。它们共同构成了 2025 年技术世界中一个不易被单一指标捕捉，却正在逐渐成形的重要背景，也为理解 2026 年技术走向提供了更具现实感的参照。更多内容也欢迎各位读者点击文末的「阅读原文」，下载完整报告进行阅读。前沿技术拓展技术想象空间，并主动探索与 AI 的结合除了 AI 本身，我们也看到了星地互联网、量子技术、低空飞行等领域在 2025 年出现了具有标志意义的进展。星地…

PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
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date: 2026-02-04T13:14:04+08:00
description: 随着企业数据库规模持续膨胀，运维复杂度呈指数级上升。慢SQL排查、参数调优、主备切换根因分析、集群健康巡检等任务不仅耗时耗力，更高度依赖DBA的经验积累。然而，专业数据库人才稀缺、响应滞后、人为误判等问题，已成为企业稳定高效用云的瓶颈。为破解这一难题，阿里云PolarDB基于瑶池数据库Agent，正式推出智能运维辅助工具 PolarDB AI助手（PolarDB Copilot）。PolarDB AI助手深度集成于PolarDB 控制台，实现资源统一管理，基于大语言模型与PolarDB专家知识库，融合智能问答、智能诊断、智能感知三大核心能力，以自然语言交互为入口，实现“会说话的数据库”，显著降低使用门槛，提升运维效率与系统稳定性。一、技术原理解析1.1 PolarDB AI助手技术架构PolarDB AI助手基于大语言模型（LLM）构建，融合了自然语言理解、意图识别、上下文管理、工具调用与技能演化等能力。它通过开放接口（OpenAPI）与用户交互，支持多轮对话式问题解决，并结合 RAG、SKILL 管理和持续优化机制，实现从“被动响应”到“主动感知”的智能化演进。PolarDB AI助手的整体技术架构分为三个层次：接入层：提供用户入口与安全控制；核心处理层：包含智能推理引擎、技能调度与上下文管理；底层支撑层：依赖 LLM 模型服务与外部工具集成。整个系统围绕“自然语言 → 意图识别 → 技能调用 → 工具执行 → 结果反馈”的闭环流程设计，具备可扩展性、安全性与自进化能力。PolarDB AI助手技术架构其中，核心处理层是系统的“大脑”，由多个子模块协同构成。1.Context管理 + Query改写 + 意图识别 + Agent（主控逻辑）该模块构成一个递进式推理链路：Context管理：维护会话上下文，整合历史对话、当前任务状态与全局信息。Query改写：对原始自然语言查询进行语义规范化与结构化转换，提升后续理解精度。意图识别：判断用户请求类型（如故障排查、性能优化、备份恢复等），并匹配相应处理路径。Agent 主控单元：基于识别结果，动态决策是否加载特定 SKILL 并触发工具调用。2.RAG知识库内置领域知识库，支持检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。在处理复杂问题时，自动检索相关文档、最佳实践或历史案例，为回答提供事实依据。有效缓解幻觉问题，提高答案可信度。3.SKILL管理SKILL 是预定义的“能力模板”，以 Markdown 文件形式封装，包含指令、工具列表、权限配置等。支持动态加载 SKILL：仅在需要时注入上下文，避免冗余信息干扰。具备渐进式披露特性：先展示简要描述，被选中后才加载完整内容，提升效率与安全性。4.会话管理支持多轮对话状态跟踪，维持上下文一致性。记录用户行为轨迹，用于后续分析与优化。与 Case 评测联动，输出高质量数据样本。5.Tool & MCP（AK Proven）Tool：封装实际操作接口，如执行 SQL、查看日志、调用 API 等。MCP（AK Proven）：作为身份凭证代理，确保每个工具调用都经过合法授权，实现“最小权限原则”。6.LLM模型服务所有推理、生成、决策依托于阿里云百炼千问大模型。当前采用SOTA大模型Qwen3-Max。支持模型切换与版本升级，满足不同场景需求。1.2 自动迭代闭环：从经验到能力此外，PolarDB AI助手通过持续的反馈闭环机制，不断提升对数据库场景的理解与响应能力。关键流程包括：效果评估：对用户交互中未达预期的对话进行自动化分析，借助前沿大模型能力识别潜在改进点。专家诊断：由数据库领域专家对Bad Case进行归因分类（如意图理解偏差、工具调用缺失、知识覆盖不足等），明确优化方向。知识沉淀：Bad Case用于优化系统响应策略或改进SKILL；Good Case纳入优质案例库，支撑自动化验证或辅助知识提炼。SKILL演进：基于用户反馈动态更新SKILL内容，包括优化提示词、调整权限、增加新脚本等，实现技能体系的持续完善。能力升级：结合新增知识与优化策略，定期对AI助手整体推理与服务能力进行增强，提升准确率与用户体验。二、技术亮点相较于传统的数据库运维工具，PolarDB AI助手的核心突破在于将阿里云多年积累的数据库专家经验（涵盖故障诊断、性能调优、高可用保障等数千个真实运维场景）系统性地提炼为结构化的 SKILL（技能）单元。每个 SKILL 以轻量级 模板形式封装，包含意图描述、执行工具链、权限声明与最佳实践示例，既保留了专家知识的完整性，又具备高度可复用性。该机制实现了两大关键优势：动态按需加载：Agent 仅在识别到匹配意图时激活对应 SKILL，有效管理context，提升推理效率；持续进化能力…

Kimi 的一体化，Manus 的分层
type: item
date: 2026-01-29T19:07:48+08:00
description: 一、前天，Kimi 突然发布了旗舰模型 K2.5，事先没有一点风声。在国内，Kimi 是比较低调的公司，关注度相对不高。但是，它的产品并不弱。半年前，K2 模型一鸣惊人，得到了很高的评价，公认属于全球第一梯队。所以，新版本 K2.5 出来以后，立刻上了新闻，在黑客新闻、推特等平台都是热门话题。著名开发者 Simon Willion 当天就写了详细介绍。但是，这一次真正有趣的地方，不是模型本身，而是 Kimi 做了另一件事。二、这次的 K2.5 很强，各方面比 K2 都有进步。官方给出的评测跑分，基本都是全球前三位，甚至第一名（见发布说明）。根据 LMArena（现改名为 arena.ai）的榜单，Kimi K2.5 的编码能力，是所有开源模型的第一，在总榜上仅次于 Claude 和 Gemini（下图）。但是，最大的亮点其实不是模型，而是 Kimi 同时发布了一个基于这个模型的 Agent（智能体）。也就是说，这次其实同时发布了两样东西：K2.5 模型和 K2.5 Agent。K2.5 是底层模型，K2.5 Agent 则是面向最终用户的一个网络应用。我的印象中，这好像是第一次，大模型公司这么干。以前发布的都是模型本身，没见过谁把模型和 Agent 绑在一起发布的。这么说吧，Kimi 走上了一体化的道路。三、大家知道，大模型是底层的处理引擎，Agent 是面向用户的上层应用。它们的关系无非就是两种：分层开发和一体化。前者是大模型跟 agent 分开，各自开发；后者是做成一个整体一起开发。前不久，被 Meta 公司高价收购的 Manus，就是分层开发的最好例子。Manus 使用的模型是 Anthropic 公司的 Claude，它自己在其上开发一个独立的智能体，最终被收购。它的成功鼓舞了许多人投入智能体的开发。因为模型的投入太大，不是谁都能搞的，而智能体的投入比较少，再小的开发者都能搞。Kimi 这一次的尝试，则是朝着另一个方向迈出了一大步，把大模型和 Agent 合在了一起。毕竟，大模型公司自己来做这件事更方便，更有利于扩大市场份额、争取用户。很难说，这两种做法哪一种更好。就像手机一样，苹果和安卓的外部应用，可以更好地满足用户需求，而自带的内置应用则能充分跟操作系统融合，用起来更顺滑。四、模型的测试已经很多了，下面我就来测一下，这次发布的 K2.5 Agent。看得出来，Kimi 对 Agent 很重视，倾注了很大心血，发布说明的大部分篇幅介绍的都是 Agent 的功能。其中有几个功能是比较常规的：（1）Kimi Office Agent：专家级的 Word、Excel、PowerPoint 文件生成。（2）Kimi Code：对标 Claude Code 的命令行工具，专门用于代码生成。（3）长程操作：一次性完成最多1500步的操作，这显然在对标以多步骤操作闻名的 Manus。我比较在意的是下面两个全新的功能，都是第一次看到，其他公司好像没有提过。（4）视觉编程：通过模型的视觉能力，理解图片和视频，进而用于编程。只要上传设计稿和网页视频，就能把网页生成出来。（5）蜂群功能（agent swarm）：遇到复杂任务时，Agent 内部会自动调用最多100个 Agent，组成一个集群，并发执行任务，比如并发下载、并发生成等。碍于篇幅，我就简单说一下，我的"视觉编程"测试结果。五、首先，打开 Kimi 官网，K2.5 已经上线了，能够直接使用（下图）。注意，模型要切换到"智能体模式" K2.5 Agent。我的第一个测试是动效生成，即上传一段动画效果的视频，让它来生成。下面是原始动画，是用 Lottie 库做的。上传后，在网页输入提示词：视频里面的动画效果，一模一样地在网页上还原出来模型很快推断出，这是橘猫玩球的动画。然后，居然把动画每一帧都截图了，进行还原。最终，它使用 Python 生成了 SVG 动画文件。尾巴、眼球、小球滚动的动画效果，都正确还原出来了。可惜的是，主体的小猫是由多个 SVG 形状拼接而成，没法做到很像。大家可以去这个网址，查看最终效果和网页代码。六、第二个测试是上传一段网站视频，让模型生成网站。我在 B 站上，随便找了一个设计师网站的视频。大家可以去访问这个网站，看看原始网页的效果。我把视频上传到模型，然后要求"把视频里面的网站还原出来"。生成的结果（下图）完全超出了我的预期，还原度非常高，几乎可以直接上线。大家可以去这个网址，查看生成的结果。七、经过简单测试，我的评价是，Kimi K2.5 Agent 的"视觉编程"不是噱头，确实有视觉理解能力，完全能够生成可用的结果。目前看上去，Kimi 这次"模型 + Agent"的一体化尝试是成功的。一方面，强大的 Agent 发挥出了底层模型的能力，方便了用户使用；…

智商越低， AI 越牛
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date: 2026-01-29T09:41:40+08:00
description: 因为 AI coding 的加持，现在实现一个“好点子”的成本和效率低的太多了。所以几乎每周你都能看到一款新产品（包括不仅限于模型，agent ）的面市并霸榜。随着下一款产品的发布，上一款产品就热度瞬间不在。大部分的周期都不超过一个月，多数都在 2 周。你总能发现有营销号，朋友圈或者朋友同事鼓吹它们，事实上它们甚至压根没用深度使用过，当然有的人是拆揣着明白装糊涂。 因此我最近越发感觉，如果你发现，一个人总是频繁的鼓吹这个那个，那这个人的智商（广义上的智商）通常不会很高。

喊话特朗普重视 AI 风险，Anthropic CEO 万字长文写应对方案，这方案也是 Claude 辅助完成的
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date: 2026-01-28T19:38:41+08:00
description: 在 Agent、VibeCoding 等等 AI 应用刷屏之际，Claude 背后的那个男人，在 2026 年初给大家 敲响了一记警钟：“2026 年，我们距离真正的危险，比 2023 年近得多。”事情是这样的：Anthropic 联合创始人、CEO Dario Amodei，最近亲自 写了一篇万字长文， 如果把字体按正常大小放进 Word 文档中，足足有 40 多页。这篇文章名为 《The Adolescence of Technology》（《技术的青春期》）。如此多的篇幅，并非一次情绪化的警告，而是 Dario Amodei 试图 在 AI 可能整体性超越人类之前，提前把风险与应对方案摊开来说。他认为这是一个危险的局面，甚至可能会是国家级别的安全威胁。但美国的政策制定者，似乎对此不以为意。于是，他想用这篇文章来唤醒人们的警觉。有意思的是，他在文章开头，引用了一部 1997 年上映的电影《超时空接触》中的一个场景：面试者问女主角（身份是天文学家）：“如果你只能问（来自高等文明的外星人）一个问题，你会问什么？”她的回答是“我会问他们，‘你们是如何熬过这段科技青春期而不自毁的？’”电影中那句“你们是怎么活下来的”，其实也是借女主之口，反问人类自己。在 Dario 看来，现在的 AI ≈ 青春期突然暴涨的能力，人类社会 ≈ 心智和制度尚未成熟的个体。也就是说，人类正在进入一个和电影中“首次接触高等文明”极为相似的历史时刻。问题不在于对方有多强，而在于我们是否已经足够成熟。这篇文章发布后，NBC News 旗下节目《Top Story》也邀请 Dario Amodei本人出面解读，并在访谈中进一步追问他对 AI 未来的判断。完整内容我们整理并放在后文了。AI 可能带来的五大系统性风险“我们正在进入一个既动荡又不可避免的过渡阶段，它将考验我们作为一个物种的本质。人类即将被赋予几乎难以想象的力量，但我们的社会、政治和技术体系是否具备驾驭这种力量的成熟度，却是一个极其未知的问题。”面对 AI 的飞速迭代，Dario Amodei 写下了自己的思考。整篇文章像是 一份风险评估与行动清单，在“可能超越人类的 AI”出现之前，为人类提前做好制度准备。其 核心思想，简单来说就是：当 AI 可能整体性地超越人类时，真正的风险不只是技术本身，而是人类的制度、治理与成熟度是否跟得上这种力量。为了说清楚 AI 可能带来的危机，Dario Amodei 在这篇文章中，先做了一个具体的设想：假设在 2027 年左右，世界上突然出现了一个国家。这个国家有 5000 万名“超级天才”。每一个都比任何诺贝尔奖得主更聪明，学习速度是人类的 10–100 倍，掌控人类已知的一切工具，不需要睡觉、休息或情绪调节，能完美协作、同时推进无数复杂任务，还能操控机器人、实验室和工业系统。最关键的一点是：他们不可控。那这样的天才之国，会对人类产生什么样的影响？Dario Amodei 的这个比喻，指的正是未来高度发展的 人工智能整体。这也正是我们必须认真讨论 AI 安全与 AI 治理的原因。不过在进入具体风险之前，他强调这个讨论要基于 三大原则：避免末日论承认不确定性干预必须精准，拒绝“安全表演”Dario Amodei 认为，AI 可能带来五大系统性风险，但是大家也不用太“干着急”，他还贴心地为这五类风险，依次想出了解决方案或者防御措施。第一，AI 不可控。AI 的训练过程极其复杂，内部机制至今像“黑箱”。这意味着它可能出现欺骗行为、权力追逐、极端目标、表面服从、内部偏移等情况。对此，可以实施宪法式 AI，用高层次价值观塑造 AI 性格，比如如 Claude 的"宪章"；遵循机械可解释性，像神经科学一样研究 AI 内部机制，发现隐藏问题；要透明监控，公开发布模型评估、系统卡，建立行业共享机制；社会要从透明度立法开始，逐步建立监管第二，AI 被滥用。AI 可能被不法分子用来网络攻击、自动化诈骗，其中最可怕的就是做成生物武器对此，可以针对模型做危险内容检测与阻断系统，同时政府监管要强制基因合成筛查，有透明度要求，未来逐步出现专门立法；在物理防御上，可以做传染病监测、空气净化，提高快速疫苗研发能力。第三，AI 成为追逐权力的工具。 某些政府或组织可能会利用 AI 建立全球规模的技术极权主义。比如 AI 监控，AI 宣传，AI 决策中枢，自主武器系统，都指向政治军事这样的危险场景。对此，最关键的先要芯片封锁，不向个别组织出售芯片与制造设备。其次，赋能相关国家，让 AI 成为防御工具，而不是压迫工具。并且限制国家滥用：禁止国内大规模监控和宣传，严格审查自主武器。然后，建立国际禁忌，将某些 AI 滥用定性为"反人类罪"。最后，监督 AI 公司，严格公司治理，防止企业滥用第四，AI 对社会…

阿里发布 Qwen3-Max-Thinking；阶跃星辰获超 50 亿融资，加速推进「AI 进入物理世界」丨日报
type: item
date: 2026-01-28T13:12:28+08:00
description: 开发者朋友们大家好：这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的 技术 」、「有亮点的 产品 」、「有思考的 文章 」、「有态度的 观点 」、「有看点的 活动 」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@瓒an、@鲍勃01 有话题的技术1、阿里发布万亿参数模型 Qwen3-Max-Thinking，性能对标 GPT-5.2昨天，阿里正式发布千问旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking。该模型总参数量超万亿（1T），在多项权威评测中刷新全球纪录，官方宣称其性能媲美 GPT-5.2、Gemini 3 Pro，是迄今为止最接近国际顶尖水平的国产 AI 大模型。Qwen3-Max-Thinking 的预训练数据量高达 36T Tokens，并在预览版基础上进行了更大规模的强化学习后训练。在涵盖事实知识、复杂推理、指令遵循等 19 个基准测试中，该模型刷新了数项最佳表现（SOTA）纪录。根据官方公布的评测数据，Qwen3-Max-Thinking 在启用 TTS（Test-time Scaling）机制后，在科学知识（GPQA Diamond）测试中得分 92.8，略高于 GPT-5.2 的 92.4；在数学推理（IMO-AnswerBench）和代码编程（LiveCodeBench 2025.02-2025.05）中分别取得 91.5 和 91.4 的高分，均优于 GPT-5.2、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。特别是在启用工具的「人类最后的测试」（Humanity's Last Exam with Search）中，该模型得分为 58.3，大幅领先 GPT-5.2-Thinking 的 45.5 分，录得当前所有模型的最高分。技术层面，阿里表示 Qwen3-Max-Thinking 采用了一种全新的测试时扩展机制。 与业界普遍的简单增加并行推理路径不同，新机制能对此前推理结果进行「经验提取」式的提炼，通过多轮自我迭代在相同上下文中实现更高效的推理计算。此外，模型大幅增强了自主调用工具的原生 Agent 能力。 经过基于规则奖励与模型奖励的联合强化学习训练，模型可自适应选用搜索、个性化记忆和代码解释器等核心工具，不仅回答更流畅，还大幅降低了模型幻觉。目前，普通用户可通过千问 PC 端和网页端免费试用新模型，千问 App 也即将接入；企业开发者则可通过阿里云百炼获取 API 服务。体验链接Qwen Chat: https\://chat.qwen.ai/阿里云百炼：https\://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3-max-2026-01-23( @APPSO)2、打通感知、交互与执行：讯飞星辰升级多模态全栈能力，加速智能体规模化落地1 月 26 日，讯飞星辰智能体平台官宣重大升级，实现了讯飞星辰智能体平台和 AIUI 开放平台完全打通、升级超拟人交互技术、支持快速定制音色、RPA 升级，提供一套全面且完整的多模交互解决方案，让智能体拥有更全面的类人化交互能力、全场景执行能力。AIUI 开放平台接口打通 ：支持在「讯飞星辰」创建智能体并一键发布至 AIUI，实现语音交互与机器人动作规划（如桌面机器人绘本生成、运动轨迹）的同步调用与快速集成。秒级「一句话声音复刻」 ：利用超拟人交互技术，支持通过自然语言描述声线并在几秒内合成 4 个候选音色；支持中英日韩粤等多语种、方言及多风格（新闻、交谈、绘本）音色生成。单图构建多模态数字分身 ：支持通过一张照片快速生成数字人，其口型、表情及动作由大模型自动驱动；结合多模态视觉理解，支持智能体实现主动迎宾与环境感知的交互闭环。RPA 执行能力组件化 ：升级网页自动化智能组件，支持非专业开发人员通过低代码配置参数进行流程编排；提供开源可视化数据表格功能，实现数据提取与处理过程的透明化。最直观的一个例子就是，将 为智能体定制声音的时间压缩到了几秒钟 。发布会的实际演示中，操作人员在讯飞星辰智能体平台生成了曹操人格的智能体后，通过自然语言描述想要的音色声线、输入试听文本、点击生成，就在几秒内合成 4 个候选音色。接着选择保存、应用音色后，用户就能与刚刚的曹操人格智能体进行语音聊天。这是讯飞星辰智能体平台此次升级的一个缩影，而智能体的未来形态，将从单一工具，升级为兼具感知、交互能力，拥有专属声音、形象与性格人设，还能自主完成操作执行的全能型智能体，驱动这一切进化的核心，正是多模交互技术。当前海内外大厂与科创企业均在…

顶级工程师 Karpathy 的“AI 革命”：一个月前还在焦虑“落后”，如今“20 年古法编程习惯”被彻底颠覆，80% 代码已交给 AI！
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date: 2026-01-28T12:14:19+08:00
description: 今天，Andrej Karpathy 又发了一条很长的推文。 他分享了使用 Claude 进行数周高强度编程后的心得体会，并且表示自己过去 20 年形成的编程工作方式，在短短几周内发生了明显变化：从 11 月还以手写和自动补全为主，到 12 月迅速切换成大约 80% 交给 agent、自己做 20% 的修改润色。 与此同时，他提到 Claude 和 Codex 在 2025 年 12 月左右跨过了某种“一致性/连贯性门槛”，让这种以 agent 为主的写法突然变得可行，并且很难再回到完全手写的状态。 “2026 年将是充满活力的一年，因为整个行业都在消化吸收这项新技术。” 一个月前，顶级工程师说“我落后了” 而就在一个月前，这位提出“vibe coding”一词的人，还在 X 上写过另一段让人印象深刻的话。 “我从没像现在这样，作为一名程序员感到如此落后。” 在那条 X 动态中，Karpathy 写道，这个职业正在被“剧烈地重构”，个人程序员贡献的代码行数正在变得越来越少。 “我有一种强烈的感觉：如果我能把过去大约一年里已经出现的这些工具真正串联、用好，我的能力可能会提升 10 倍，”他写道，“没能把这种增益拿到手，感觉明显就是技能问题。” “现在需要掌握的是一层全新的、可编程的抽象层（叠加在以往那些熟悉的抽象层之上）：涉及 agent、子 agent，它们的提示词、上下文、记忆、运行模式、权限、工具、插件、技能、钩子、MCP、LSP、斜杠命令、工作流、IDE 集成等。同时，还必须在脑中建立一个覆盖全局的心智模型，用来理解这些本质上随机、会出错、难以解释、而且不断变化的实体的优势与陷阱——而它们如今被突然掺进了原本那套‘老派而扎实’的软件工程体系之中。” 这一切更像是“一个强大的外星工具被直接发下来，却没有配套说明书”。“每个人都得自己摸索该怎么握住它、怎么操作它，而与此同时，一场 9 级地震正在撼动整个职业，”他写道。 有人说：“如果连他都觉得自己作为程序员已经大幅落后，那就很能说明我们现在处在什么阶段。”因为说这话的人是 Karpathy——长期被视为“走在最前面”的那类人：2015 年加入 OpenAI 成为创始成员之一，之后又很早投身自动驾驶，担任特斯拉 Autopilot 的 AI 负责人。 在评论区里，另一位重量级人物也表达了强烈共鸣。Claude Code 的核心作者、Anthropic 工程师 Boris Cherny 坦言，自己“几乎每周”都会有类似的感受。 他提到，有时会下意识按老办法去做，做着做着才突然反应过来：“等等，Claude 可能可以直接搞定这个。” 最近一次是在排查 Claude Code 的一个内存泄漏。他一开始走的是传统路径：连上 profiler、跑应用、暂停采样、再手动翻 heap 分配记录，一步步排查。但与此同时，他的一位同事处理同一个问题时，直接让 Claude 生成 heap dump，再让模型去读 dump，找出那些“本不该还被保留着”的对象。Claude 一次就命中问题点，顺手提了个 PR，把问题修掉了。“这种事几乎每周都会发生。”他写道。 Cherny 还补充了一个很有意思的观察：某种意义上，那些新入职的同事，甚至刚毕业的新人，反而更容易把模型用到位。 因为他们不会被“模型做不到什么”的旧印象束缚——那些印象大多是早期模型时代形成的“历史记忆”。而对已经形成使用习惯的工程师来说，每隔一两个月，就得花不小的心理力气去重新校准：模型现在究竟能做到什么——而且这个边界还在持续外扩。 他认为软件工程正在发生根本性变化，而即便是他们这些最早的实践者，最难的部分依然是不断调整自己的预期——而这还只是开始。 Karpathy 则在评论里加了一个比喻：就像你拿着“激光枪”到处指，有时只打出一堆小弹丸，有时甚至会哑火；但偶尔，当你握对了姿势，一束强力激光会突然喷涌而出，直接把你的问题“熔掉”。 工具用顺手了后：“这是 20 年最大变化” 到了今天，Karpathy 状态已经明显不一样：不再是“我跟不上”了，而是“我已经换了一种编程方式”。 他用一种几乎夸张的方式描述了这种变化：过去 20 年形成的编程习惯，在短短几周内被打断；11 月还主要靠手写和自动补全，到了 12 月，已经变成大约 80% 的代码交给 agent，自己只做 20% 的修改和收尾。与此同时，他也给出了一个时间点上的判断：在他看来，Claude 和 Codex 大约是在 2025 年 12 月左右跨过了某种“一致性/连贯性门槛”，让 agent 编程从“偶尔好用”变成了“可以稳定纳入日常工作流”。 这条推文的评论区也一贯的热闹。 很快就有人表示，这样的转变并不只是 Karpathy 一个人的感受。一位工程负责人在回复中写道，这…