在 AI 大模型席卷编程世界之前，很多开发者做 Side Project 靠的就是“死磕”：查文档、踩坑、调试，一个小游戏能折腾三个月。而如今，大模型不仅能写样例代码，还能帮你快速迁移业务逻辑、实现复杂规则。本文作者就用亲身经历对比了“没用大模型时花 3 个月 vs 用大模型只花 3 天”的真实差距。
速度比 GPT-5 快三倍，便宜六倍。 本周四，马斯克的 xAI 正式推出了旗下的最新代码模型 Grok Code Fast 1。
刚刚，风头被中国机器人盖过的波士顿动力，又整了个大活！前后空翻我还能理解，这侧空翻？（不是哥们，你真会啊！）他们先在仿真环境中进行强化学习，一旦策略出现问题，那么他们就将其部署在真机上进行测试，观察问题，然后反复测试迭代，加强Spot的稳定性。
亏也AI，盈也AI。 港股运动科技第一股，在今年2月决定“All in AI”后，终于等来了自己关乎方向的胜利—— 全国最大健身平台Keep，最近发布了今年上半年的财报，宣布公司已经扭亏为盈，实现经调整净利润为1035万元。
小扎AI豪赌，要翻车了？MSL成立两月，从PyTorch元老到新招募的硅谷天才，至少八人曝出离职。甚至，还有不少直奔OpenAI。内部重组频繁，战略摇摆不定，Meta超级智能梦裂痕满满。
谷歌这次又赢麻了！ 神秘图像编辑模型 nano banana 被谷歌认领、正式改名为 Gemini-2.5-flash-image 后，热度仍居高不下，火爆程度丝毫不亚于 GPT-4o 掀起的「吉卜力热潮」。
强化学习核心是什么？Karpathy一语道破——环境。全新开源Environments Hub横空出世，为强化学习训练带去革命性突破。
罕见，着实是太罕见。 一觉醒来，AI圈的两大顶流——OpenAI和Anthropic，竟然破天荒地联手合作了。
又一个AI学术大佬，有工业界身份了。 清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦，跟Thinking Machines划上了关联。
OpenAI的重组悬而未决，核心在控制权与确定性：多云是否松口、微软能否获取训练细节、以及最关键的AGI条款的去留。这三件事，决定了微软最终30%–35%的持股价值，也决定了软银100亿美元的到账节奏与估值锚点。
