哪些人最易被AI淘汰
哪些人最易被AI淘汰文章分析了AI时代最易被淘汰的八类员工特征：复制粘贴型、工具型思维者、任务等待者、勤奋表演者、中层传声筒、流程崇拜者、技术逃避者和情绪劳动拖累者。
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8391 点击 2025-06-05 11:14
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文章分析了AI时代最易被淘汰的八类员工特征：复制粘贴型、工具型思维者、任务等待者、勤奋表演者、中层传声筒、流程崇拜者、技术逃避者和情绪劳动拖累者。
差不多一个半月前，是我第一次使用 Fellou，也是我第一次使用这类 Agent 形式的浏览器。
早上醒来，就看到 Codex 正式向 Plus 用户开放的消息，我立刻体验了一下。这次最大的变化，是 Codex 能在任务执行期间联网。它可以自动安装依赖，不用再手动设置 linting 和测试，也能跑需要访问暂存服务器的脚本，流程顺畅了不少。
一款周活过 4 亿的产品，如何做营销？需要做营销吗？
AI 时代，品味（taste）很重要。
如果你正在开发Agent产品，一定听过或用过Mixture-of-Agents（MoA）架构。这个让多个AI模型协作解决复杂问题的框架，理论上能够集众家之长，实际使用中却让人又爱又恨：
当前最强多模态Agent连验证码都解不了？
罗兰·T·拉斯特和黄明蕙两位学者在《情感经济：人工智能、颠覆性变革与人类未来》一书中分析了人工智能技术的快速发展对人类社会产生的全方位颠覆性变革，提出这种变革将会催生“情感经济”时代的到来——在未来，人工智能负责思考，而人类情感和同理心的重要性将被提升到前所未有的高度。
强化学习（RL）到底是语言模型能力进化的「发动机」，还是只是更努力地背题、换个方式答题？这个问题，学界争论已久：RL 真能让模型学会新的推理技能吗，还是只是提高了已有知识的调用效率？
仅听几秒人声，即可完成逼真复刻，而且是对话式语音。
半年内尝试多个AI创业项目：网文出海因文化差异失败，白噪音赛道同质化严重放弃，紫微斗数+AI解读转向海外，塔罗牌+AI优化付费模式，独立站SEO需长期投入，自媒体运营积累初步粉丝。核心经验：赛道选择、快速试错、需求验证是关键，警惕伪需求与自我感动。
上图本次发布直播的页面：ChatGPT for business。所以这是一个商业导向的更新，跟普通用户没啥大关系。本次共有两个更新，下面一个一个介绍它们。（别抱有太大希望）更新 1：Deep Research Connector
斯坦福华人数学博士AI创业，0产品0用户，目标估值3亿美元方向瞄准数学AI，要为量化和对冲基金公司提供可解决实际数学问题的模型能力
当地时间 6 月 4 日，Windsurf CEO Varun Mohan 发帖称，在提前不到五天的通知时间里，Anthropic 切断了其几乎所有 Claude 3.x 模型的直接访问权限（first-party capacity），包括 Claude 3.5 Sonnet、3.7 Sonnet 和 3.7 Sonnet Thinking。
如今的新浪，已经被DeepSeek全面重塑了！新浪新闻推出AI辅助工具「智慧小浪」帮我们看新闻，更高效、更深度。同时，微博的「评论罗伯特」的人味也是噌噌up，爆梗频出、妙语连珠。
奥特曼抓马的宫斗大戏，这下真的成drama了
最近，华为在MoE训练系统方面，给出了MoE训练算子和内存优化新方案：三大核心算子全面提速，系统吞吐再提20%，Selective R/S实现内存节省70%。
Z Potentials获悉，人形机器人公司「加速进化」今日已完成A 轮融资，由深创投集团领投，金鼎资本跟投，老股东源码资本、英诺天使基金、民银国际、彼岸时代持续加注，义柏资本担任长期独家财务顾问，资金将主要用于产品迭代升级和规模化量产交付。
图灵奖得主Yoshua Bengio重磅官宣创办非营利机构LawZero，致力研发「设计即安全」的AI系统，以对抗AI军备竞赛带来的风险。主张构建不具行动性、以理解世界为目标的可信AI。
AI 并非突然突破，而是一项长期投资，旨在改变企业运营模式，最终让复杂流程更智能。
GPT 系列模型的记忆容量约为每个参数 3.6 比特。
今年 2 月，OpenAI 前创始成员 Andrej Karpathy 凭一己之力，带火了一个词——“氛围编码”（Vibe Coding）。
数学家们一直痴迷于能够解决复杂数学问题的人工智能。OpenAI 等机构开发这些模型的部分开发者认为，学会解决数学难题的 AI 可以运用相似的推理方法来解决其他类型的问题。但由于当前的人工智能尚未证明能在高等数学领域超越人类专家，一些创业者看到了开发专业数学模型的机遇。
当AI开始写报告、做播客、生成视频，内容创作者还剩什么优势？
你有没有想过，市场调研这个看似稳固的传统行业正在经历一场彻底的革命？每年全球企业在市场调研上花费1400亿美元，却常常被缓慢的调查、有偏见的样本群体和滞后的洞察所困扰。更令人震惊的是，在这个庞大的市场中，软件只占其中微不足道的一小部分。
实践出真知
在人工智能领域，跨模态生成（如文本到图像、图像到文本）一直是技术发展的前沿方向。现有方法如扩散模型（Diffusion Models）和流匹配（Flow Matching）虽取得了显著进展，但仍面临依赖噪声分布、复杂条件机制等挑战。
总部位于特拉维夫的初创公司 Speedata 开发了一款专为加速大数据分析和 AI 工作负载而设计的分析处理单元(APU)，该公司已完成 4400 万美元的 B 轮融资， 使其融资总额达到 1.14 亿美元 。
AI公司专利往往缺乏体内实验数据。
想训练属于自己的高性能推理模型，却被同步强化学习（RL）框架的低效率和高门槛劝退？AReaL 全面升级，更快，更强，更好用！
