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未来，绝大多数人的工作不会被AGI（通用人工智能）自动化。原因并非AGI能力不足，而是因为这些工作对于驱动经济增长而言，根本无足轻重，不值得耗费宝贵的计算资源去替代。

耶鲁经济学家：别担心AI抢你的工作，因为你的工作根本不值得被抢

我们之所以还在使用 Markdown，不是因为它设计得有多好，而是因为它作为一种“协议”，已经足够失败。这种失败，恰恰是它成功的关键。

Markdown 如何成为人与AI的通用格式？

过去两年，AI行业探索的 RAG 范式，可能是一条狭窄的技术岔路。我们正在目睹一场从“向量蛮力”到“结构化探索”的回调。

RAG退潮，“文件系统+grep”回归，智能体检索的返璞归真

要聊「全模态」，我想从 Tokeni 聊起。最近，Token 的翻译被定为了「词元」，其实我是觉得 Token 可以不翻译，因为 Token 所能涵盖的不仅仅有文本的「词」，还有其他模态下的 patch/frame。

万物皆可Token：美团龙猫开源全模态模型，统一“看画听说”架构

导读：大模型推理速度受限于“内存墙”的硬件限制，那有没有可能，直接把模型这个“软件”，变成硬件本身？也许AI推理的最终答案不是更强的通用GPU，甚至不是谷歌TPU或者groq LPU，而是为每一个成熟模型量身定制的“一次性”专用芯片（ASIC）。

把模型“刻”在芯片上，定制ASIC芯片跑出17000tps的逆天速度

过去的一年，是 Vibe Coding 和 Agent 的一年。短短一年，我们经历了从 Claude Code 到 OpenClaw 和 Claude Cowork 的转变。

MiniMax M2.5 上手体验：卷疯了的国产大模型，这次能「反向平替」Claude 了？

元旦期间我和几个做电商的朋友吃饭，发现话题绕不开两个：一是「流量困境」，大家都说生意不好做，仔细听他们抱怨的东西，会发现除了物流、关税、选品，更大的矛盾点在于「流量」。

搞钱才是硬道理，号称「跨境电商版 Sora」的Hilight有哪些亮点？

年底这段时间确实太忙了，而且我承认自己严重低估了 Agent Skill 的重要性，其实这几个月零零散散看到了很多关于 Skill 的内容，却一直没有系统地形成自己的思考，这篇就当作我自己整理的学习资料和笔记吧，持续更新（可能有点混乱），也欢迎大家评论区批评指正。

Agent Skill 相关资料、笔记和思考

DeepSeek 现在是毫无疑问的顶流，不管是开源模型还是发表论文，都会第一时间引起大家围观。DeepSeek 最近关于 mHC 和 Engram 的两篇文章，已经有很多解读，而且大家发现，这两篇论文背后都有一些来自字节的工作基础。

DeepSeek 最新论文成果，站在字节豆包的肩膀上

AI 时代，大学教育正在发生一场深刻的责任转移。学习的主导权、认知过程的塑造权以及最终结果的评判权，正无可逆转地从教授和学校手中，流向学生个体。

Anthropic 最新访谈：当 AI 让知识几乎免费，大学的价值还剩下什么？

生成式 AI 最大的问题，就在于不确定性、难以稳定复现性和无法根除的「幻觉」，这样的问题也影响到了 Vibe Coding 的效果，导致开发过程就像抽卡开盲盒，结果时好时坏。

Spec-Driven Development: 为混乱的 AI 编程增加工程纪律

开源的商业化悲剧，也许并非始于 AI，但注定终于 AI。Tailwind 的裁员不是一个孤立的商业失败案例，而是「社区驱动、文档引流、组件变现」开源模式在 AI 时代遭遇的系统性瓦解。

Tailwind 裁员 75%：开源的最好结局是为 AI 巨头打工？

过去一年，行业对 Agent 的普遍构想是，为大型语言模型（LLM）配备一个工具箱，里面装满了各种 API。模型就像一个调度中心，根据用户指令，选择合适的 API 工具来执行任务。

Bash Is All Agent Need：Anthropic 重新定义智能体开发

眼看快到年底了，如果一定要为 2025 年的科技圈选一个词，我会投给 Vibe Coding。

打个「响指」吧：HaiSnap 想让每个人都能用 Vibe Coding 赚到钱

前两天有几个朋友在抢努比亚和豆包合作的工程机，想体验一下豆包所谓 OS 级别的 Agent。今天的话题就变成了豆包 vs 微信，因为微信直接把用户的账号给踢下线了，理由是「登录环境异常」。

App 与 Agent 的第一场战争，不止关乎安全

前几天，印度企业家 Nikhil Kamath 和 Elon Musk 进行了一场长达两小时的深度对话，这场对话没有预设脚本，也无关特斯拉财报，话题从社交媒体，跃迁到宇宙的意义、AI 的未来和现实的虚实。

马斯克最新访谈：工作即将消失，能源才是唯一货币，人类生活在模拟世界…

已经进 12 月了，再过一段时间就是 DeepSeek V3 发布一周年了，我还挺期待 DeepSeek 今年圣诞节再搞波大的，求求了！只要有 V4，我什么都会做的！V3.5 也行啊！

DeepSeek 正式发布 V3.2：不卷参数卷架构，这一年究竟在憋什么大招？

在过去，我们所知道和理解的唯一智能形式，是源于数亿年演化的动物智能，包括我们人类自己。但 LLM 不同，它是一种全新的、怪异的、由完全不同力量塑造的智能形式。

Karpathy 论述「心智空间」：大语言模型是人类与非生物智能的第一次接触

大模型虽好，但开发者们都明白，看似强大能力的背后隐藏着致命缺陷：大模型缺乏真正可靠的上下文理解和记忆能力。

超越 RAG：知识图谱如何构建 AI 的记忆与推理

如今，每个科技公司都在谈论人工智能。但是，一个尴尬的现实是，绝大多数公司的 AI 项目都失败了。

OpenAI FDE 负责人最新访谈：大模型想成功落地，要靠前线部署工程师

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