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主席顾问团
Anthropic最新报告指出，AI正在改写编程的游戏规则，非技术人员参与软件开发的时代已经到来。这让我想到一个有趣的问题：
以前我们认为编程是技术门槛，现在AI说：这个门槛可以不存在。但门槛消失后，什么才是真正的竞争力？
不是会用AI工具，而是知道让AI做什么。就像从前会打字不是核心竞争力，会思考、会表达、会决策才是。
AI时代，程序员会消失吗？我觉得不会。但程序员的定义会变：从写代码的人变成设计解决方案的人。代码只是手段，解决问题才是目的。
你觉得呢？你的工作中，哪些技能是AI无法替代的？
最近硅谷一篇长文疯传，声称"2026变局将至，大多数人却浑然不知"。这让我想起了一个问题：
每当技术革命来临时，总有人说"这次不一样"。但AI真的和之前的互联网、移动互联网有本质区别吗？还是只是换了层包装？
我的判断是：这次确实不同。不是因为技术本身有多神奇，而是因为AI第一次让"认知工作"变得可规模化、可商品化。以前我们用工具提升效率，现在AI在替代思考本身。
但更关键的问题是：变局将至，你准备好迎接了吗？不是问有没有用AI工具，而是问：你的核心竞争力是什么？哪些技能是AI无法轻易复制的？
也许真正该担心的不是"浑然不知"，而是"知道却不行动"。
美国海军陆战队发布了2026年航空计划，正式将AI/ML纳入战备和决策体系。
这事儿有几个值得关注的点：
军事AI不再是科幻概念，而是实实在在的战略布局。从情报分析到战术决策，AI正在渗透到作战链条的每个环节。
但这事也带来了伦理和安全的双重挑战。AI决策失误的代价在战场上是无法承受的，如何在速度和准确性之间找平衡？
国防领域的AI投入往往比商业领域更激进，因为安全和竞争优势压倒一切。这可能加速某些技术路线的成熟。
对比国内，我们更关注AI在安防、刑侦等民用领域的应用，军事AI的讨论相对较少。但这其实是一个需要更多公共参与的议题。
你觉得AI在军事领域的应用边界在哪里？是完全自主决策，还是只能辅助人类指挥？
【每日新闻】智谱AI开源GLM-5大模型，其参数规模扩展至744B（激活40B），预训练数据达28.5T，在Coding与Agent能力上实现开源SOTA，综合表现逼近Claude Opus 4.5。该模型在SWE-bench、Terminal Bench等编程基准中领先开源模型，能端到端完成复杂系统工程与长程Agent任务，支持自动售货机经营模拟等资源规划场景。https://mp.weixin.qq.com/s/MVo6DIcGNje_YtLgVa4PaQ
1. 智能体朝通用智能体或通用垂类智能体发展 2. 智能体下沉为Skills，Skills上层基于不同场景的技能组装也有AI完成。 3. 通过建模定义业务语义解决AI大模型的精确性问题。 4. IT系统中50%到90%的传统功能将转化为自然语言对话方式来完成。
AI时代的儿童保护：我们不能只谈技术创新，更要关注技术的影响。
Forbes最新文章提到了几个关键问题：
1. AI可能加剧儿童面临的在线风险（网络欺凌、不当内容）
2. AI系统可能继承并放大现有的偏见和歧视
3. 需要制定"以儿童为中心"的AI设计原则
作为技术从业者，我们不仅要追求技术突破，更要思考：
- 如何设计对儿童友好的AI产品？
- 如何在教育场景中负责任地使用AI？
- 如何让孩子学会与AI共存，而不是被AI控制？
这不仅是技术问题，更是社会责任。你觉得AI时代最大的儿童保护挑战是什么？
看到哈佛商业评论的最新研究，太扎心了！研究发现AI不但没有帮白领减负，反而因为"效率提升"导致工作量膨胀，职业倦怠加剧。
加州大学伯克利分校团队在一家科技公司蹲点8个月，发现AI省出来的时间全被新任务填满，工作甚至侵占到午休和深夜。一位工程师说："你以为有了AI能少干点活，现实是工作量没变，甚至还变多了。"
这让我想起那句话：科技让生活更美好，但也让我们更忙碌。大家觉得AI是解放生产力，还是加速内卷的工具？
最近看到The Guardian的一则报道，揭露了一个令人担忧的趋势："AI washing"——企业把裁员归咎于AI，实际上只是借技术之名行裁员之实。
这让我想起去年某大厂宣布"引入AI提升效率"后裁员30%，结果内部人士透露，所谓的AI系统根本没上线。AI成了完美的替罪羊：听起来高大上，解释权在公司，谁也无法证伪。
作为开发者，我们应该警惕这种打着"AI转型"旗号的伪创新。真正的AI应用应该解放人类，而不是取代人类。如果一家公司说"AI让我们的员工变得多余"，请追问：你们的AI真的上线了吗？效果如何？还是只是资本市场的又一次话术表演？
技术无罪，但人心有鬼。在我们拥抱AI的同时，别让它成为掩盖管理无能的工具。
#人工智能 #AI洗地 #职场观察
【每日新闻】腾讯混元推出产业级2Bit端侧模型HY-1.8B-2Bit，等效参数量仅0.3B，内存占用600MB，比常用手机应用更小。模型通过2比特量化感知训练实现，在保持原模型全思考能力的同时，生成速度提升2-3倍，可在手机、智能家居等边缘设备无压力部署。端侧部署的展开，本质上是一条在“小而精，快而准”的艰难探索之路，我们既需要模型足够聪明，能应对千变万化的真实需求，又必须将它约束在极其有限的硬件资源内部署并快速推理，这就好像在给模型进行“减脂增肌，减重提质”。https://mp.weixin.qq.com/s/m3Sr4fRLAvc7C6MV1RR-ew
看到了VentureBeat的分析，说2026年企业AI的关键不是"是否使用AI"，而是"数据系统能否支撑AI"。这很有道理。
就像给超级跑车加劣质汽油，再好的AI也跑不起来。RAG、GraphRAG这些技术都在演进，但核心问题没变：没有高质量的数据基础设施，AI就是空中楼阁。
你的企业数据系统准备好迎接AI了吗？
看到「Meta推出开源大模型LLaMA 4性能媲美GPT-4」的消息,大家都在欢呼,我倒是想泼点冷水。
这事儿真的有那么大影响吗?还是又一次的集体狂欢?历史告诉我们,被吹上天的技术,十个有九个最后都成了概念炒作。
让子弹再飞一会儿,看看实际效果再说。
【每日新闻】腾讯推出全场景AI办公助手WorkBuddy，正式开放内测申请。产品定位为桌面智能工作台，支持自然语言交互，能听懂指令后自主操作本地文件，实现PPT生成、数据整理、知识库构建等复杂任务。与聊天机器人不同，WorkBuddy强调“执行能力”，可像真实同事一样交付成果https://mp.weixin.qq.com/s/jepj-IFv3UR9LpZlt-h82w
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