这两年，写代码这件事变了。GitHub Copilot、Cursor、Devin 一路登场，工程师开始习惯“打一段话，几千行代码自己长出来”。写得出东西，变得前所未有地容易。但很快大家发现，真正拖住上线节奏的，不再是「能不能写出来」，而是「敢不敢放上生产环境」——代码量指数级增长，验证、回归、极端场景覆盖反而被彻底压缩，测试成了 AI 时代新的“硬瓶颈”。
卡内基梅隆揭秘美国AI产业链：谁能扼住AI的喉咙？OpenAI和迪士尼如何捆绑，AMD、软银和英伟达究竟在下哪盘棋？卡内基梅隆大学刚刚抛出一颗「产业核弹」：首个系统刻画数据、算力、模型、资本乃至人才流向的AI供应链数据集。
一时的技术成果或者用户增长，很难成为 AI 公司的竞争优势。
1米3的机器人小土豆，三步上篮也可以如此丝滑。
当 ChatGPT 在 2022 年底横空出世时，整个科技行业都被这股突如其来的对话式 AI 浪潮震得措手不及。
AI 编程新秀 Verdent AI 创始人陈志杰，不喜欢别人称呼他“陈总”，他说话自然、接地气，在接受 DeepTech 采访期间面对一时拿不准的问题有时会出现长达十秒左右的沉默以用于思考。
具身智能要想往大规模应用走，像英特尔这样的头部芯片公司必须突破算力架构。
最新研究发现，只要把恶意指令写成一首诗，就能让Gemini和DeepSeek等顶尖模型突破安全限制。这项针对25个主流模型的测试显示，面对「诗歌攻击」，百亿美金堆出来的安全护栏瞬间失效，部分模型的防御成功率直接归零。最讽刺的是，由于小模型「读不懂」诗里的隐喻反而幸免于难，而「有文化」的大模型却因为过度解读而全线破防。
在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
前两天，Google发了一个非常有趣的论文： 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
