范式转移 · 白领危机 · 无代码革命
前OpenAI首席科学家Ilya认为，单纯扩大预训练规模的时代已过，未来属于推理（Inference）和强化学习的“研究时代”。他指出真正的瓶颈在于模型泛化能力远逊于人类，并提出“情感”本质上是一种高效的价值函数。
"简单的东西，往往能在更广泛的情境下发挥作用。未来AI公司竞争的是专业化生态位。"
安卓版测试代码中发现了“搜索广告”、“赞助内容”等字样。面对高昂的算力成本（预计2030年前需筹集2070亿美元），广告可能成为OpenAI维持免费服务的必要手段，但这引发了用户对隐私和中立性的担忧。
OpenAI研究员Łukasz Kaiser透露，GPT-5.1并非简单的参数堆砌，而是以用户体验为导向的稳定性迭代。AI底层范式已悄然改变，推理模型（Reasoning Models）处于S曲线的快速增长初期。
“冰山指数”研究显示，AI首波冲击的并非硅谷程序员，而是金融、HR、行政等处理常规信息的白领岗位。涉及工资总额高达1.2万亿美元，科技岗位的变动仅占2.2%。
斯坦福大学开设《现代软件开发者》课程，鼓励学生使用Cursor、Claude等AI工具，目标是“不写代码”完成开发。这标志着教育风向从培养“码农”转向培养能驾驭AI的“超级工程师”。
Pangram实验室检测发现，大量审稿意见充满“AI味”，分数虚高且缺乏实质建议，同行评审信任面临危机。
独角兽Fireflies早期竟靠创始人“人肉”假扮AI记笔记。AI创业圈的“伪装、苦行与蛮力”揭示了算法神话下的真实生存博弈。
GELab-Zero模型支持Android设备，不仅跑分SOTA，更解决了多设备连接、环境依赖等工程噩梦，支持“手搓党”一键部署。
全新的自监督强化学习范式，无需人工标注即可利用RGB-D图像提升多模态模型的空间理解能力，让AI不仅能看，更能懂空间。
布尔向量推出面向跨境电商的AI视频智能体，沉淀行业Know-how，不仅生成视频，更通过AI切分镜头、匹配音乐，直接对点击率和转化率负责。
Ethan Mollick指出，短短1000天，AI已从只会闲聊的玩具，进化为能读文件、写代码、建网站的执行者。人类角色正转变为“审核员”。
Aha创始人分享：AI达人营销不应只看标签，而应看“语义匹配”。AI负责60%的繁琐筛选与沟通，人类负责30%的关键创意与决策。