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为什么在LLM推理能力大幅跃升的2026，我们依然只有AI Copilot而没有AI Teammate？尽管AI编程工具遍地开花，但不管是Claude Code还是Codex，本质上仍是“单Agent开发”或“主从控制”架构。而“AI结对编程”迟迟无法落地？
最近，在GitHub上发现一个宝藏项目Project_Golem 。
为什么程序员早就有了 Cursor 这种能主动干活的神仙工具，而我们 Office 打工人还在被各种“辅助插件”折磨？
一夜爆红的ClawdBot，正在把无数公司和个人推向深渊：端口裸奔、无鉴权、可被远程接管。现在，暴力破解、数据清空已经真实发生了，这不是危言耸听。各位CEO纷纷预警：ClawdBot，正在酝酿一场全球灾难！
我最近的快乐来自一篇名为《Dokie：被 AI 点亮的方式，可以不仅仅是因为效率》的文章：
在 AI 浪潮席卷全球的今天，大模型在写诗、作画、敲代码上已经展现出惊人的天赋。然而，在面对严谨、硬核的物质科学（物理、化学、材料）时，却常常表现得像个“偏科生”：它们能侃侃而谈化学理论，却在最基础的分子式、晶体结构书写和反应推理上频繁出现不稳定输出：说的像那么回事，写出来却漏洞百出。
不紧不慢的OpenAI，没有新品只有一场QA局。奥特曼现场承认，我们搞砸了！
现在的视频创作环境太卷了。去年我们还在感叹AI视频能动了，现在大家的要求直接拔高到了不仅要能动，还要动得高级、动得精准。
AI能帮你写法律文书，但它也可能帮你编造6个根本不存在的判例。
过去几年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成：从单个神经元到注意力头，再到跨层电路。但在很多场景里，研究者真正关心的不只是 “模型为什么这么答”，还包括 “能不能更稳、更准、更省，更安全”。