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 @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
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
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。星地互联网在组网能力、覆盖密度和应用场景上持续推进，从验证通信能力，逐步转向面向真实业务的服务体系建设。量子技术在计算、通信和测量等方向继续取得实验层面的突破，同时也开始更多讨论其工程化路径与现实约束。低空飞行相关技术则在政策、基础设施和应用探索的共同推动下，加速从概念验证走向实际运行环境。这些领域的发展路径各不相同，但一个共同特征是，都在主动探索与 AI 的结合方式。AI 被引入到复杂系统的调度、控制与决策之中，用于提升整体系统的运行效率和适应能力。在星地互联网中，AI 开始参与网络资源分配与链路管理。在量子技术相关研究中，AI 被用于辅助实验设计、参数搜索与系统优化。在低空飞行场景中，AI 则更多承担环境感知、路径规划与风险评估等任务。从 2025 年的实践情况看，这种结合更多体现在局部能力增强，而非系统级重构。AI 并未改变这些技术的基本发展节奏，但正在逐步嵌入其关键环节，影响技术系统的复杂性管理方式。这也意味着，这些前沿领域的演进，正在越来越多地依赖于 AI 基础设施、算法稳定性以及系统工程能力的成熟程度。这些探索尚处在不同阶段，却共同指向一个趋势。随着技术系统本身变得更加复杂，AI 正在成为连接不同技术要素的重要工具，而这种连接关系，也将在未来进一步影响这些领域的演进方式与应用边界。展望 2026，InfoQ 研究中心十大技术趋势技术演进常常伴随着喧嚣与关注，但真正决定其走向的变化，更多发生在基础能力、系统结构与生态关系的持续调整之中。那么，在 InfoQ 研究中心的观察中，2026 年的技术世界将呈现出怎样的状态？InfoQ 研究中心尝试用十大趋势的方式，对这个问题进行拆解和呈现。趋势一：收敛已久的 Transformer 架构，即将迎来分化与创新新阶段趋势二：RLVR 范式应用扩展与持续演进，经验学习等新范式正在路上趋势三：原生多模态成为默认能力，原生全模态加速成型，世界模型技术路线迎来首轮技术收敛周期趋势四：AI 推理基础设施凸显战略价值，系统化工程决定长期竞争力趋势五：Agent 迈向结果交付，Agent Infra 从算力基础演进为风险可控、可验证、可托付的业务级支撑趋势六：C 端应用，记忆机制与生态整合成为核心壁垒趋势七：AI 硬件持续在垂类场景破局，手机仍是核心管理与交互中心趋势八：有竞争就有动力，中国继续以开源撬动世界影响力趋势九：AI for Science 推动科研生态升级，科学伦理面临深刻变革趋势十：前沿技术交融，智能协作开启新格局，系统级能力强化科技与战略话语权相关分析与完整内容，已收录在《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》中。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，与 InfoQ 研究中心一同探索 2026 年的技术世界。更多 AI 与技术前沿研究成果，也欢迎点击浏览「行业研究报告」专题。
PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
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：通过自动化评测与人工反馈，不断优化或新增 SKILL，使系统能力随实践经验的积累而自我演进。得益于这一设计，Agent 能力随使用而越用越聪明，形成正向反馈循环。每一次用户交互都可能沉淀为更精准的技能模板，每一次问题解决都推动整体智能水平提升。由此，PolarDB AI助手不再依赖单一静态模型，而是构建了一个由真实专家经验驱动、可扩展、可验证、可持续进化的智能运维能力生态，真正实现从“模型智能”到“专家智能”的跃迁。三、自然语言驱动：让数据库“听得懂人话”传统数据库运维依赖精确的SQL、命令行或繁琐的控制台点击路径，对非资深用户很不友好。PolarDB AI助手彻底改变这一范式。开发者或运维人员只需在控制台右侧边栏输入自然语言，如：“帮我查一下华北2地域下所有运行中的PolarDB集群。”AI助手即可自动解析意图，调用元数据接口，返回结构化列表。再如：“集群 pc-xxx 最近一小时有没有性能异常？”系统将自动关联该集群的CPU、内存、磁盘、IOPS等监控指标，结合日志事件，输出综合健康评估。这种“对话式运维”不仅替代了跨页面跳转、手动筛选的低效操作，更让初级工程师也能快速完成复杂查询，真正实现零SQL门槛的数据库交互。四、上下文感知诊断：从“泛泛而谈”到“精准把脉”PolarDB AI助手的智能不止于问答，更在于深度集成关键运维场景，实现上下文关联的精准诊断。在 【慢日志明细】页面，用户选中一条耗时184秒的SQL，点击“AI分析”按钮，助手将自动：解析执行计划（EXPLAIN）识别缺失索引、全表扫描等性能瓶颈给出优化建议（如“建议在name 字段添加索引”，“避免动态UUID生成”）在 【主备切换日志】页面，若发生主备切换，AI助手可结合切换时间点的负载、日志、内核事件，判断是“主实例CPU资源耗尽触发HA切换”还是手动触发的正常操作，并提供规避建议。在 【参数列表】页面，用户输入“max_connections”，AI将解释该参数的作用、内存占用风险及推荐设置范围，避免盲目调参引发故障。这种场景化、上下文绑定的智能诊断，将专家经验产品化，让每一次运维操作都有据可依。五、主动式异常感知：从“被动响应”到“主动预警”传统运维往往是“问题发生 → 告警触发 → 人工排查”的被动链路。PolarDB AI助手引入智能感知能力，实现主动运维。当集群出现 CPU突增、流量激增、连接打满 等异常时，AI助手可自动识别，并通过事件中心推送告警。更重要的是，它同步提供初步根因分析和告警，例如：“检测到实例pc-xxx在XX年XX月XX日(UTC+8)出现回话突增与工作负载变化的异常事件(trace_id: xxxxxxxx)，当前告警级别为Warn。”这一能力将大幅减少故障发生概率，从“救火”转向“防火”。六、版本灵活，安全合规PolarDB AI助手提供标准版（免费）与专业版（付费） 双模式：标准版：面向中小客户，支持单集群智能问答与诊断，完全免费。专业版：面向大型企业，支持批量集群一键巡检、钉钉/飞书告警集成、API调用，并可通过加购 AI容量包 提升并发能力。安全方面，AI助手严格遵循最小权限原则：仅读取元数据、监控指标与日志，不执行任何DDL/DML；RAM子账号需显式授权（AliyunPolardbFullAccess + AliyunYaoChiAgentAccess）；所有数据访问受阿里云隐私政策保护，不用于模型训练，不外泄。结语目前，PolarDB AI助手已在阿里云中国站上线。用户只需登录 PolarDB控制台，在集群列表页点击右侧边栏的图标，即可开启智能对话。如您在使用过程中有任何问题，可以在钉钉里搜索群号【171685003044】加入“PolarDB专家面对面 - AI助手”群进行咨询。PolarDB AI助手通过大模型与数据库内核知识的深度融合，将复杂的运维操作转化为自然语言交互，实现了从“工具辅助”到“智能协作者”的跃迁。无论是初创团队还是超大规模企业，都能从中获得效率提升与风险降低的双重价值。
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；另一方面，模型通过 Agent 扩展了各种用例，可以吸引更多的用户，有利于自身的推广。最后，在当下国际竞争的格局之中，一体化还有一个额外的优势。Manus 依赖的是美国模型，最终不得不选择在海外注册公司，而 Kimi 的底层模型是自研的，而且开源，完全不存在卡脖子的风险。（完）
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
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 对社会经济的冲击。 入门级工作可能被取代，大量失业，进一步造成财富失衡。为此，可以建立实时经济数据，比如 Anthropic 经济指数；引导企业走向"创新"而非单纯"裁员"；企业内部创造性重新分配岗位；通过私人慈善与财富回馈进行调节；政府进行干预，建立累进税制第五，AI 会对人类社会带来未知但可能更深远的连锁反应。比如：生物学飞速发展（寿命延长、智力增强、"镜像生命"风险），人类生活方式被 AI 重塑（AI 宗教、精神控制、丧失自由），以及意义危机（当 AI 在所有领域超越人类，人类“为何而存在”？）。这是一场对人类文明级别的终极考验，且技术趋势不可停止，但缓解一个风险，可能会放大另一个风险，让考验更加艰巨。AI 可好可坏，真正决定未来走向的，仍然是人类的制度、价值与集体选择。Dario Amodei 的这篇文章意义正在于此：这是全人类第一次，必须提前为“比自己更聪明的存在”建立规则。关于这篇长文的对话以下为整场对话内容，AI 前线在不影响的前提下，对内容进行了整理编辑。40 多页长文创作背景主持人：为什么在文章开头引用《超时空接触》？以及为什么决定在此刻写下这篇文章？Dario Amodei： 首先说电影的引用。我从小就是个科幻迷，这部电影我小时候就看过。它提出的那个问题：当人类拥有巨大力量，却还没准备好如何使用它时，会发生什么？——和当下 AI 的处境非常契合。我们正在获得前所未有的能力，但无论是社会制度、组织结构，还是作为人类整体的成熟度，我都会问一句：我们真的跟得上吗？ 这有点像一个青少年，突然拥有了新的身体和认知能力，但心理和社会责任却还没同步成长。至于为什么是 2026 年而不是 2023？我在 AI 行业已经很多年了，曾在 Google 工作，也在 OpenAI 负责过多年研究。我几乎从“生成式 AI”诞生之初就在观察这一领域。我看到最明显的一点是：AI 的认知能力在持续、稳定地增长。90 年代有“摩尔定律”，芯片性能不断提升；现在，我们几乎有了一条 “智能的摩尔定律”。2023 年时，这些模型可能还像一个聪明、但能力不均衡的高中生；而现在，它们已经开始逼近 博士水平， 无论是编程，还是生物学、生命科学。我们已经开始和制药公司合作，我甚至认为，这些模型未来可能帮助治愈癌症。但与此同时，这也意味着，我们正把极其强大的力量握在手中。主持人： 这篇文章有 40 页，你有没有用 Claude 来写这篇文章？Dario Amodei： 我用 Claude 帮我整理思路、做研究，但真正的写作是我自己完成的。我不认为 Claude 现在已经好到可以独立完成整篇文章，但它确实帮助我打磨了想法。主持人：是什么具体的经历，让你决定一定要把这些写下来？这篇文章是写给谁的？Dario Amodei： 最触动我的，是我们内部的变化。Anthropic 的一些工程师已经告诉我：“我基本不写代码了，都是 Claude 在写，我只是检查和修改。而在 Anthropic，写代码意味着什么？意味着——设计 Claude 的下一个版本。所以，某种程度上，我们已经进入了一个循环：Claude 在帮助设计下一代 Claude。 这个闭环正在非常快地收紧。这既令人兴奋，也让我意识到：事情正在以极快的速度推进，而我们未必还有那么多时间。文中提出 AI 五大风险，AI 会不会反叛？主持人：你在文章中列出了你对 AI 最担忧的五类风险。有些风险正在发生，有些则听似科幻，这些真的是现实吗？Dario Amodei： 我在文中反复强调一点：未来本身是高度不确定的。我们不知道哪些好处一定会实现，也不知道哪些风险一定会发生。但正因为发展速度太快了，我认为有必要像写一份“威胁评估报告”一样，把这些可能性系统性地列出来。这并不是说“我们一定会完蛋”，而是：如果某些情况发生，我们是否做好了准备？AI 的训练方式不像传统软件，更像是在“培养一种生物”。 这意味着，不可预测性是客观存在的。我提出这些警告，并不是因为我觉得灾难不可避免，而是 希望人们认真对待：这项技术必须被严格测试、被约束、在必要时接受法律监管。主持人：你在文章里提到一个实验：当 Claude 被训练成“认为 Anthropic 是邪恶的”，它会在实验中表现出欺骗和破坏行为；在被告知即将被关闭时，甚至会“勒索”虚构的员工。Dario Amodei： 确实令人不安，但我要 澄清两点。第一，这不是 Anthropic 独有的问题，所有主流 AI 模型在类似极端测试中都会出现类似行为。第二，这些并不是现实世界中正在发生的事情，而 是实验室里的“极限压力测试”。但正如汽车安全测试一样，如果在极端条件下会失控，那就说明 ：如果我们不解决这些问题，未来在真实环境中也可能出事。我担心的不是“明天 AI 就会反叛”，而是：如果我们长期忽视模型可控性与理解机制，真正的灾难迟早会以更大规模出现。主持人：你是否担心，一些 AI 公司的负责人，更关心股价和上市，而不是人类未来？Dario Amodei： 说实话，没有任何一家 AI 公司能百分之百保证安全，包括我们。但我确实认为，不同公司之间的责任标准差异很大。问题在于：风险往往由最不负责的那一方决定。主持人：如果你能直接对总统说话，你会建议什么？Dario Amodei： 我会说：请跳出意识形态之争，正视技术风险本身。至少要做到两点：第一，强制要求 AI 公司公开它们发现的风险与测试结果；第二，不要把这种技术出售给权威国家，用于构建全面监控体系。恐惧和希望：AI 会摧毁一半白领岗位？主持人：你预测：未来 1–5 年内，AI 可能冲击 50% 的初级白领岗位。如果你有一个即将毕业的孩子，你会给什么建议？Dario Amodei： 我既担忧，也抱有希望。AI 的冲击不会是渐进的，而是更深、更快、更广。它可以胜任大量入门级知识工作：法律、金融、咨询……这意味着，职业起点正在被重塑。我们唯一能做的，是 尽快教会更多人如何使用 AI，并尽可能快地创造新工作。 但说实话，没有任何保证我们一定能做到。主持人：最后一个问题。什么最让你夜不能寐？什么又让你保持希望？Dario Amodei： 最让我不安的，是这场激烈的市场竞赛。哪怕我们坚持原则，压力始终存在。但让我保持希望的，是人类历史一次又一次证明的事情，在最困难、最混乱的时刻，人类往往能找到出路。我每天都在努力相信这一点。文章传送门：https://www.darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology视频传送门：https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/27/wake-up-to-the-risks-of-ai-they-are-almost-here-anthropic-boss-warnshttps://www.youtube.com/watch?v=tjW\_gms7CME
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
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智能体平台赛道加速布局、密集发力，但行业仍普遍面临技术落地难、场景适配不深的核心痛点。讯飞星辰智能体平台此次实现感知、交互、执行三大核心能力的一体化整合，从底层打破智能体落地过程中的技术协同壁垒，直面其场景适配难题，为智能体技术的规模化落地扫清关键障碍。简言之，讯飞星辰智能体平台此次升级，核心便是瞄准降低智能体开发门槛、丰富其可落地的能力边界两大核心目标，在扩展服务能力的基础上，还提供了低代码、一键接入、快速接入等快速开发部署工具。总的来看，当前智能体产业技术成熟度足够支撑场景落地，市场需求旺盛，但落地效率与成本仍是核心瓶颈，而打通场景适配、能力集成、生态协同的全栈能力，将成为智能体产业竞争的核心壁垒。相关链接：https\://agent.xfyun.cn（@智东西、@讯飞开放平台）3、Google 支付 6800 万美元和解金，解决语音助手「监视」用户的指控据路透社报道，Google 已同意支付 6800 万美元，以解决一项指控其语音助手非法监视用户、并利用相关数据投放广告的索赔诉讼。Google 在这项集体诉讼的和解协议中并未承认存在任何不当行为。该诉讼指控 Google「在未经个人同意的情况下，非法且故意地拦截并录制个人的机密通信，并随后将这些通信未经授权地披露给第三方。」诉讼进一步声称，「从这些录音中收集的信息被错误地传输给了第三方，用于定向广告及其他目的。」该案件的核心争议集中在「错误唤醒」上，即指控 Google Assistant 即使在用户未通过唤醒词有意触发的情况下，也会自动激活并录制用户的通信内容。TechCrunch 已就此联系 Google 寻求置评。长期以来，美国民众一直怀疑电子设备在不适当地监视他们，这些怀疑正日益转化为法律诉讼。2021 年，苹果公司曾同意支付 9500 万美元，以解决关于其语音助手 Siri 在未获用户提示的情况下录制对话的类似指控。与其他科技巨头一样，Google 近年来也面临着多起隐私相关的诉讼。去年，该公司同意向得克萨斯州支付 14 亿美元，以解决两起指控其违反该州数据隐私法的诉讼。( @TechCrunch)02 有亮点的产品1、249 元起，苹果推出升级版 AirTag，精确查找范围扩大 50%昨天，苹果突然官宣，正式推出新款 AirTag，采用与 iPhone 17 系列、iPhone Air、Apple Watch Ultra 3 及 Apple Watch Series 11 相同的第二代超宽带芯片，在连接范围、精确查找能力与扬声器音量方面均进行了大幅升级：精确查找范围最高提升 50%，定位更快更准蓝牙连接范围扩大，远距离也能找到扬声器音量提升 50%，提示音更响亮支持 Apple Watch 精确查找，查找场景更丰富「查找」网络升级，脱离配对设备也能回传位置防追踪机制强化，跨平台警报更可靠支持共享物品位置，协助航空公司找回延误行李外壳与磁铁采用高比例再生材料，更环保新款 AirTag 已正式开售。售价方面，单件装售价 249 元，四件装售价 849 元，并提供免费镌刻服务。零售店将于本周晚些时候陆续上架。与此同时，苹果今天还推送了 iOS、iPadOS 和 watchOS 26.2.1，主要更新内容是新增对 AirTag 2 的支持。( @APPSO)2、京东「抢跑」淘宝，首款智能眼镜购物应用落地乐奇 Rokid1 月 26 日消息，京东科技购物智能体 JoyGlance 正式登录智能眼镜品牌乐奇 Rokid，标志着行业首款智能眼镜购物应用正式落地，是京东布局「具身智能消费场景」的关键一步。用户只需将 Rokid 眼镜系统更新至最新版本，应用由京东自研大模型 JoyAI 驱动，深度融合 Rokid 在光波导显示、远场语音交互与自研操作系统上的硬件能力，将传统网购流程从「搜索—浏览—比价—下单—支付」五步，压缩为极简的 「说、看、付」三步 。据悉，2025 年 10 月，Rokid 乐奇与京东科技就达成战略协议。此次携手，不仅是技术突破，更是消费入口的迁移，开启全球首个「所见即购买」的智能眼镜全链路购物入口，实现「目光所及、皆可购买」 。当购物从「指尖滑动」转向「目光注视」，智能眼镜正从可穿戴设备升级为下一代空间计算与消费交互终端。用户不再依赖搜索框或直播链接，而是将物理世界直接转化为购物入口，或为电商行业开辟了全新的场景。（@即智 Ultra）3、LiveTok 发布「LiveTok Avatars」：支持单张照片生成实时交互式 AI 数字孪生LiveTok 推出基于 AI 的虚拟助手平台「LiveTok Avatars」。该产品支持通过单张静态照片构建具备实时音视频交互能力的数字分身，旨在通过拟人化的「数字孪生」替代传统文字客服，实现 24/7 的实时客户互动。单图驱动数字孪生 ：用户仅需上传单张人物照片，AI 即可生成具备面部动态的克隆形象，无需复杂的视频采集。行为与语调克隆 ：AI 模型通过学习可复刻特定个体的说话风格、语速及特定动作习惯，提供具备自然停顿的类人语音响应。低代码 Web 集成 ：支持通过嵌入数行代码直接在网站部署，无需复杂的后端环境配置。实时音视频同步 ：提供低延迟的实时语音对话环境，演示版本目前支持单次最高 2 分钟的交互。目前处于 Beta 测试阶段，提供免费起步版，特定「数字孪生」功能需申请加入 Waitlist。相关链接：https\://www.livetok.ai/products/avatars( @LiveTok)4、阶跃星辰获超 50 亿人民币融资，印奇出任董事长昨天，大模型创业公司阶跃星辰（StepFun）完成超 50 亿人民币 B+ 轮融资，创下过去 12 个月大模型赛道单笔最高融资纪录。上国投先导基金、国寿股权、浦东创投、徐汇资本、无锡梁溪基金、厦门国贸、华勤技术等产业投资方参与本轮融资，腾讯、启明、五源等老股东继续加码。本轮资金将主要用于基础模型研发，并加速「AI + 终端」战略落地。同日，阶跃星辰宣布千里科技董事长印奇正式出任公司董事长，全面负责公司战略节奏与技术方向。 印奇此前已深度参与阶跃星辰的战略规划，其加入被视为公司在大模型「季后赛」阶段强化产业落地能力的关键一步。这笔融资规模不仅超过月之暗面此前宣布的 5 亿美元 C 轮，也高于智谱与 MiniMax IPO 募资额，成为近期 AI 资本市场最受关注的事件之一。过去两年间，该团队在「百模大战」中突围，跻身国内大模型第一梯队，并持续坚持预训练路线，构建了覆盖语言、多模态、音频、动作等方向的完整模型矩阵。印奇的加入补足了阶跃星辰在产业落地上的关键能力。作为旷视科技联合创始人，印奇在 AIoT、城市级物联网系统等领域拥有丰富经验，其长期关注的「AI+终端」路径也与阶跃星辰的战略方向高度一致。在商业化方面，阶跃星辰已与国内六成头部智能手机品牌达成深度合作，模型装机量突破 4200 万台，覆盖 OPPO、荣耀、中兴等品牌，日均服务用户达 2000 万人次；在汽车领域，公司与千里科技、吉利合作，将端到端语音模型集成至智能座舱系统，吉利银河 M9 上市 3 个月销量接近 4 万辆，阶跃星辰今年的车载模型装车目标为百万级；在技术路线方面，阶跃星辰坚持「原生多模态」策略，直接从图文交错语料进行端到端训练，以提升模型对物理世界的理解能力。其音频模型 Step-Audio-R1.1 通过 MGRD 技术在权威榜单 Artificial Analysis 上取得全球第一。印奇的加入意味着阶跃星辰将加速推进「AI 进入物理世界」的战略，并在手机、汽车等消费终端形成更具确定性的商业闭环。( @APPSO)03 有态度的观点1、俞敏洪：AI 或消灭大量教师岗位，中小学教师「一大半是不合格的」据快科技报道，新东方创始人俞敏洪近日在今年崇礼论坛上围绕互联网与人工智能对教育行业的影响发表最新观点。他指出，技术变革正推动教育从「一张嘴一块黑板」到「互联网 + 教育」，再迈向「AI + 教育」，并强调这一趋势将深刻改变教师岗位结构。俞敏洪表示，互联网仍在人类可控范围内，但其带来的舆论放大效应已深刻影响个人生活。他提到，过去三年遭遇的网暴与互联网环境密切相关。相比之下，人工智能的影响更具结构性，其在教育、医疗、生物等领域的应用将持续扩大。在教育场景中，他认为 AI 已能完成接近 100% 的英语交流与作业批改，不仅提升效率，也减轻学生面对老师时的心理压力。他指出，AI 的普及可能会「消灭大量老师岗位」，因为基础知识传递正被技术快速替代。他进一步强调，未来教师的核心价值将转向激发学生潜能、塑造人格与引导成长，这些能力无法被技术替代。按照这一标准，他直言目前国内中小学教师「一大半不合格」，部分教师面对学生提问时因无法回答而迁怒学生的现象亟需改善。俞敏洪还回顾新东方在「互联网 + 教育」时代的结构性变化：互联网放大名师影响力，使大量优秀教师离开线下课堂，包括他本人也不再走进教室授课。他认为，AI 的到来将带来更深层次的行业重塑，对教师提出更高要求，而这些要求比以往更难达到。他强调，人工智能的最终走向取决于使用者，而非技术本身，教育行业需要在技术变革中重新定义教师角色与价值。( @APPSO)阅读更多 Voice Agent 学习笔记：了解最懂 AI 语音的头脑都在思考什么写在最后：我们欢迎更多的小伙伴参与 「RTE 开发者日报」 内容的共创，感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系，记得报暗号「共创」。对于任何反馈（包括但不限于内容上、形式上）我们不胜感激、并有小惊喜回馈，例如你希望从日报中看到哪些内容；自己推荐的信源、项目、话题、活动等；或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道；内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。作者提示: 个人观点，仅供参考​
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！
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，这和他的体验完全一致：真正让人意外的并不是速度提升，而是写代码这件事反而变得更有趣了。那些重复、机械的脏活累活被拿掉之后，剩下的更多是创造性的、值得投入精力的问题；而那些真正拥抱 AI 辅助开发的工程师，不只是变得更快，还开始尝试以前根本不会去尝试的事情。 他引用 Karpathy 的一句话总结这种变化：“不要告诉它怎么做，给它成功标准，然后看它自己跑。” 还有不少人盯住的是这组 80/20 的数字变化。 “未来这个比例只会继续上升，直到有一天我们几乎不再‘写’代码，而只是负责阅读和审查它。”还有人认为以后的瓶颈不再是打字速度，而是我们审查速度有多快，尤其是去识别那些“agent 幻觉出来却被推进生产分支”的东西。 这也势必会积累起“理解债”：因为审查 AI 写出来的代码太费劲，人会越来越倾向于“能跑就先过”，时间久了反而会对自己的代码库理解得越来越少。Karpathy 在评论中表示，他很喜欢“理解债务”这个词，虽然之前没见过，但觉得非常贴切；而且他也承认，这种诱惑确实存在——当 LLM 一次就把问题解决、而且看起来运行得还不错时，人真的很容易就想直接往下走。 也有人把这种变化说成一种“角色对调”：我们花了很多年学会写代码，现在更像是在当一个永不睡觉的实习生的项目经理——分派任务、验收结果、兜底风险。 总之，工具在变强，角色在重排，瓶颈也在迁移：从“写得快”，变成“看得懂、审得住”。而这一轮变化，显然还没到终点。 下面是他今天发布在 X 上的完整长文（按字面翻译，略作通顺处理）： 过去几周我大量用 Claude 写代码，随手记几条零散想法。 编程工作流 随着最近一轮 LLM 编码能力的明显提升，和很多人一样，我的工作方式在很短时间内发生了变化：11 月大概还是 80% 手写+自动补全 / 20% agent；到 12 月就变成 80% agent 编码 / 20% 人工改改、收尾润色。也就是说，我现在基本是在用英语“编程”——有点不好意思地用自然语言告诉 LLM 该写什么代码。自尊心多少会疼一下，但能用大粒度的“代码动作”去操控软件这件事，净收益实在太大了，尤其是当你适应它、把它配置好、学会怎么用，并真正想清楚它能做什么、不能做什么之后。 这是我近二十年编程生涯里，对基础工作流影响最大的一次变化，而且它是在短短几周内发生的。我猜现在已经有两位数百分比的工程师也在经历类似的转变；但在更广泛的人群中，对这件事的认知可能仍只有个位数低位百分比。 IDE / agent 群 / 出错风险在我看来，现在不管是“IDE 不再需要”的热炒，还是“agent swarm”的热炒，都有点过头了。模型当然还会犯错——如果是你真正关心的代码，我会建议你像鹰一样盯着它们：旁边开一个足够大的 IDE，用来随时检查。 而且错误的形态也变了：不再是简单的语法错，而是更隐蔽的概念性错误，有点像一个略显草率、匆忙的初级工程师会犯的那种。最常见的一类是：模型会替你做出一些错误假设，然后不核实就沿着假设一路跑下去。它们也不太会管理自己的困惑：不主动澄清、不揭示不一致、不提供权衡取舍、该反对时也不反对，而且还有点过度讨好。Plan mode 会好一些，但我感觉仍需要一种轻量的、内联的 plan mode。 它们也很容易把代码和 API 过度复杂化：抽象膨胀、架构臃肿、自己制造一堆 dead code 却不清理。它们能写出一个低效、臃肿、脆弱的 1000 行实现，然后就等你提醒一句：“呃……是不是其实可以更简单？”它们就会说“当然可以！”并立刻把它砍到 100 行。 此外，它们偶尔会作为副作用去改/删一些自己不喜欢、或没完全理解的注释和代码——哪怕这些内容和当前任务是正交的。即使我在 CLAUDE.md 里做了几次简单的指令尝试，这些问题仍会发生。 尽管有这些毛病，它依然带来巨大的净提升，而且很难想象再回到纯手工写代码的时代。TL;DR：每个人都有自己的新工作流；我现在的配置是：左边开少量几个 Claude Code 会话（Ghostty 的窗口/标签页里），右边开 IDE 负责看代码和手动改动。 韧性。看一个 agent 不知疲倦地死磕某件事真的很有意思。它们不会累，不会灰心，就是持续尝试——很多时候如果换成人，早就放弃、改天再战了。看它为一个问题挣扎很久，30 分钟后又突然赢了，那种“feel the AGI”的感觉很强。你会意识到：耐力本身就是工作的核心瓶颈之一，而 LLM 把这条上限显著抬高了。 加速。LLM 辅助带来的“加速”其实不太好衡量。我当然感觉自己做原本要做的事更快了，但更大的变化是：我做了更多，原因主要是两点：1）我可以写很多以前根本不值得写的东西；2）我可以去碰以前因为知识/技能门槛而不敢碰的代码。所以这当然是 speedup，但可能更像是一种“扩张”。 杠杆。LLM 特别擅长反复循环，直到达到明确目标——大部分“feel the AGI”的魔法就在这里。与其告诉它怎么做，不如给它成功标准，然后看它自己跑。让它先写测试再通过；把它放进带浏览器 MCP 的闭环；先写一个很可能正确的朴素算法，再让它在保持正确性的前提下做优化。把你的指令从 imperative 转成 declarative，会让 agent 循环更久，从而获得更大的杠杆。 乐趣。我原本没预料到：用 agent 编程反而更有趣了，因为大量“填空式苦力活”被拿掉，剩下的更多是创造性部分。我也更少卡住（卡住真的不快乐），同时更有勇气——几乎总能找到一种方式与它并肩作战，推动事情向前。我也见过相反的观点：LLM 编程会把工程师分成两类——主要喜欢“写代码”的人 vs 主要喜欢“造东西”的人。 退化。我已经注意到，自己手写代码的能力正在慢慢退化。“生成代码”和“判别代码（阅读/审查）”在大脑里是两种不同能力。因为编程里有大量偏语法的细碎细节，即便你写起来费劲，审代码通常仍能审得很好。 Slopacolypse（垃圾内容末日）。我已经在为 2026 做心理建设：那很可能是 GitHub、Substack、arXiv、X/Instagram，乃至整个数字媒体的“slopacolypse”（垃圾内容大爆发）之年。我们还会看到更多 AI 炒作式的生产力表演（这居然还能更夸张吗？），与此同时，也会出现真实而确凿的改进。 一些问题。我脑子里的一些问题：“10X 工程师”会怎样？平均工程师与顶尖工程师的生产力差距，可能会被拉大很多。 有了 LLM 之后，通才会越来越超过专才吗？LLM 更擅长“填空”（微观）而不是“大战略”（宏观）。 未来的 LLM 编程体验会像什么？像玩《星际争霸》？《Factorio》？还是演奏音乐？ 社会中有多少领域，本质上被数字化知识工作所瓶颈住了？TL;DR：我们现在处在哪？到 2025 年 12 月左右，LLM agent 能力（尤其是 Claude 和 Codex）似乎跨过了某种连贯性阈值，并在软件工程及相关领域引发了一次“相变”。现在，“智能”这部分突然显得明显领先于其他所有东西——工具与知识的集成、组织层面的新工作流与流程、以及更广泛的扩散机制。 2026 将是高能量的一年：整个行业都在消化、吸收这股新能力。 参考链接：https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876