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AI 需要整个互联网来学习，而人类只需要一个童年。人类在成年之前，所接触的语言、文本与符号，顶多只有几十亿 token，相差几个数量级。正是从这个问题出发，一家几乎没有产品、没有盈利、也不急于商业化的 AI 创业公司，从 GV、Sequoia 和 Index 拿到了 1.8 亿美元融资，并获得了 Andrej Karpathy 的公开力挺。
谷歌在去年夏天发布了一个世界模型 Genie 3。
Claude Skills 最近在社交媒体上刷屏。它让 AI 从会聊天变成会干活。把专业能力打包成模块，用户只用斜杠 / 一下就能选择对应的 Skills。
需要很多理性，但同时也需要很多感性。
我有个观察：善用 Coding Agent 的人有个共同点——他们擅长定义问题、拆解问题、验收结果。这类人通常有技术管理经验。
AI 网红们在社交平台上混得风生水起。
来了来了！就在刚刚，预热了快半年的 Genie 3 ，终于！可以上手玩了！确实，AI 这种东西，最后还是得靠自己上手。你不进去走两步，很难真的知道它和别的东西差在哪。
五个真实物理任务实测，PhysMaster 可推导、写码、数值验证。
过去一年，AI 技术已从概念热潮深度渗透至产业肌理，成为驱动 IT 基础设施重构的核心引擎。当大模型、异构算力、智能体（Agent）等技术要素持续冲击传统技术体系，操作系统作为软硬件协同的核心枢纽，其 AI 进化的本质也引发了行业的深刻思考：OS 的 AI 进化，究竟是换汤不换药的 “新瓶旧酒”，还是颠覆底层逻辑的 “涅槃重生”？
最近，OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 在推特上分享了他使用 Claude 进行数周高强度编程后的感受。