编者按：vibe coding不是编程的终点，而是Context Engineering驱动的协作智能的起点。那些能够最早理解并应用这种整合视角的人，将在下一轮技术变革中获得决定性优势。
如果你想知道当自己不再是顶级智慧生物时，生活是什么样子，就去问问一只鸡吧。
AI辅助的中国论文工厂正利用美国NHANES公共数据库大规模生产垃圾论文。这些论文研究单一变量与疾病关联，高度重复且方法雷同，数据疑被操纵，结果常假阳性。
在 AI 领域，我们对模型的期待总是既要、又要、还要：模型要强，速度要快，成本还要低。但实际应用时，高质量的向量表征往往意味着庞大的数据体积，既拖慢检索速度，也推高存储和内存消耗。
现在的世界模型，值得批判。 我们知道，大语言模型（LLM）是通过预测对话的下一个单词的形式产生输出的。由此产生的对话、推理甚至创作能力已经接近人类智力水平。
Mamba一作最新大发长文！ 主题只有一个，即探讨两种主流序列模型——状态空间模型（SSMs）和Transformer模型的权衡之术。
总部位于洛杉矶的人工智能视频生成初创公司Moonvalley 团队认为，仅靠文本提示无法完成电影制作。
来自加州大学河滨分校（UC Riverside）、密歇根大学（University of Michigan）、威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin–Madison）、德州农工大学（Texas A&M University）的团队在 ICCV 2025 发表首个面向自动驾驶语义占用栅格构造或预测任务的统一基准框架 UniOcc。
论文提出一种AI自我反思方法：通过反思错误原因、重试任务、奖励成功反思来优化训练。
在AI席卷下，CS专业不再是稳定职业保障。Y Combinator的圆桌探讨揭示，面对颠倒的时代，无论大学生还是在职者，都需思考：在AI时代，什么能力最重要，以及如何选择？
