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面对AI淘汰焦虑，大量职场人出于生存焦虑主动自费购买AI工具，无数职场人正「自费上班」，从而开启一场「自我拯救」运动。这种现象催生出区别于传统To B和To C的全新赛道「To P」——To Professional。
Github CEO卸任后未被替代，宣布并入微软Core AI部门，终结其七年独立运营。开发者担忧此举损害开源独立性及免费数据访问，质疑Copilot等AI战略会主导未来。微软此举旨在整合资源强化AI开发工具，但社区文化前景存疑。
所有办公协作工具，都具备效率工具和「牛马桎梏」的双重属性，天然容易触动打工人的神经，在 AI 带着职业取代的舆论席卷而来的当下，更是如此。
我最近深入了解了一个叫 Tanka 的产品后，发现了一个有趣的答案：问题不在于资源多少，而在于协作效率。小团队本应该更灵活、更快速，但现实中却经常被各种工具、流程和沟通问题拖累，反而失去了自己的优势。
我最开始接触Claude Code——这种「代理式终端编程工具」的时候，说实话，很不习惯 于是我安装了很多第三方工具来让它变得更好用，例如安装ccusage查看用量、安装Claudia把它变回 IDE等等
世界上最聪明的手机 Google Pixel，这次要连 P 图的活都帮你干了。 刚刚全新发布的 Pixel 10 系列手机，不仅能用 AI 手把手帮你拍照或者增强你拍的远距离照片，还支持全新的 AI 修图工具：只要动动嘴皮子，告诉 Gemini 你想要什么样的图，AI 就能自动帮你 P 好了。
近两年，AI的发展进入高速时代，产品层出不穷，更新速度惊人。从ChatGPT到DeepSeek，AI正逐渐渗透到所有人生活的方方面面。人们在享受AI带来的便利的同时，疑惑也层出不穷：AI会不会抢打工人的饭碗？老人和其他不太会使用AI工具的人会不会被社会淘汰？甚至还有终极的担忧——AI会不会发展到人类再也无法掌控的那一天？
仅仅将 AI 作为提高营销效率的工具是远远不够的。AI 带来的不只是「把传统工作做得更快」，而是「营销方法本身的变化」。
LLM 发展至今，编程能力已经非常强大，成为了很多开发者和软件工程师的「标配」，甚至谷歌还曾宣称其 50% 的代码都是 AI 编写的。
DeepConf由Meta AI与加州大学圣地亚哥分校提出，核心思路是让大模型在推理过程中实时监控置信度，低置信度路径被动态淘汰，高置信度路径则加权投票，从而兼顾准确率与效率。在AIME 2025上，它首次让开源模型无需外部工具便实现99.9%正确率，同时削减85%生成token。