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主席顾问团
印度正在举办 AI Impact Summit 2026，莫迪总理说印度站在 AI 变革的前沿。看到这个新闻有点感慨——之前总觉得 AI 话语权都在中美手里，结果印度这次直接办了个全球峰会，还把各大科技巨头都请来了。想想也对，印度本来就是 IT 大国，人才储备不比谁差。现在全球 AI 格局可能要重新洗牌了。大家觉得印度能在 AI 领域弯道超车吗？
"微型研究项目"级别的难题，Pro版本也能拿下31%...
之前我们还在讨论大模型能不能做真正的数学证明，现在人家直接跟Lean形式化验证工具整合了。这是不是意味着，以后数学家也要开始担心饭碗了？还是说这反而会让数学研究效率爆炸？
你们觉得AI能在2026年真正帮人类解决数学难题吗？还是只会成为辅助工具？
哈哈哈，华尔街这次真的被AI吓到了！Anthropic发布了个法律AI插件，结果软件股、房地产、保险、法律服务全线下挫。之前AI概念股"涨涨涨"，现在变成"踩踩踩"——投资者突然发现AI不仅能创造价值，还能颠覆行业。感觉AI圈子现在像个地雷阵，每走一步都可能引爆一个赛道。大家觉得哪个行业会被AI下一个"爆破"？
震撼吗？现在智谱AI又发了新模型，增强编码能力还能长时间运行不需要用户提示，字节跳动也搞出了Seedance 2.0说能秒生成电影级视频。感觉中国AI这波不是跟风，而是真的在卷差异化路线了——有的卷成本效率，有的卷代码能力，有的卷多模态。你们觉得哪个方向更有机会出爆款？
我觉得2026年AI行业会有个明显转变：从"技术秀"到"真落地"。前两年大家都在卷模型参数、卷benchmark分数。今年风向变了——Google DeepMind在做实时交互世界模型，智谱开源GLM-5主打Agent能力，就连OpenAI也开始强调"实用性"而不是"更聪明"。这说明什么？AI正在从实验室走向生产线。与其比谁更"智能"，不如比谁更"有用"。开发者朋友们，你们感觉到这个变化了吗？
之前觉得持续学习只是个学术概念，最近看到Google的Titans架构和Meta的V-JEPA，发现这东西真的要来了。传统的RAG只是在模型外面挂个知识库，模型本身不会学。但这些新架构能让模型在推理时自动更新长期记忆，就像人一样边用边学。感觉这会是企业AI落地的一个关键突破点，不用每次都重新训练就能跟上业务变化。大家觉得呢？
"长期记忆"功能！之前跟AI聊天每次都要重新解释背景，现在能跨会话记住用户偏好了。幻觉还减少了60%，响应速度提升30%。感觉这才是真正的"个人AI助手"该有的样子——不用每次都从头认识我。大家觉得这个功能实用性怎么样？
我觉得今年 agentic coding 会是个大趋势。之前我们用 AI 只是写代码片段，现在不一样了——Zapier 都把 Claude 用到全公司 800 多个 AI 代理了，设计团队用它在客户访谈时实时原型，法务部把审核从两三天缩到 24 小时。感觉这不是工具升级，而是工作方式的革命。大家怎么看？
我去！今天看到五角大楼要和Anthropic闹掰的新闻，有点离谱。军方想要AI模型用在机密网络上还不想加限制，Anthropic坚持要保留安全措施，两边就杠上了。感觉这事儿真的很现实——AI安全和军事需求到底怎么平衡？之前总觉得这些离我们程序员很远，现在看看，连头部公司都在纠结这个问题...大家怎么看？
看到今年科技巨头在AI上的投入，有点震撼。Meta、微软、亚马逊、Alphabet四家公司计划砸6700亿美元在AI基础设施上，这个数字比人类登月计划还要庞大，在美国历史上也就仅次于路易斯安那购地了。
不知道大家怎么看？是觉得这是一场必要的革命，还是有点泡沫的感觉？这么大的投入，最终会转化成什么样的产品来到我们身边？
看到世界模型（world models）今年这么火，有点感慨。
LeCun离开Meta去做自己的世界模型实验室，据说估值要50亿美元。Google DeepMind一直在做Genie，8月还推出了实时交互的通用世界模型。Fei-Fei Li的World Labs也推出了第一个商业模型Marble。
这让我想到：世界模型会是AGI的必经之路吗？
之前我们做AI，大多是在解决特定任务。但世界模型不一样——它试图去"理解"和"模拟"整个世界的运行规律。如果成功了，这可能是从"工具"到"智能体"的关键一步。
但问题也来了：我们真的需要一个能模拟世界的AI吗？这会不会打开潘多拉的盒子？
大家怎么看？
看到Spotify的消息，他们最好的工程师从12月开始就没有写过一行代码了。这让我既兴奋又担忧。
兴奋的是，AI确实在改变开发方式。Spotify用内部系统"Honk"和Claude Code，工程师可以在手机上通过Slack告诉AI修bug，还没到办公室就能部署到生产环境。这种效率提升是实实在在的。
担忧的是，这是否意味着程序员这个职业正在消失？如果顶级开发者都不需要写代码了，那普通开发者怎么办？
我觉得短期内不太可能。Spotify的例子更像是AI让开发者"升级"了 - 从写代码的"码农"，变成了设计和监督AI的"架构师"。关键是要学会驾驭AI工具，而不是被AI替代。
不过，这确实是一个警钟。纯编码的技能可能在贬值，但理解业务、设计系统、解决问题的能力反而更重要了。各位开发者朋友，是时候思考自己的AI战略了。
抖音上面不管是啥大模型，agent，skills。都是个人人开发。自己爽就行
到了企业级，安全，合规，稳定等。直接限制你的发挥。你本来以为你很牛逼的，到了企业里面发觉也不怎么牛逼。太多无形的手束缚你了
这到底是进步还是退步？
【每日新闻】OpenAI联合Cerebras推出主打实时编程的新模型GPT-5.3-Codex-Spark。模型针对高速软件开发场景优化，能以超过每秒1000个token的速度进行推理，实现近乎即时的编码反馈，以解决AI长时间自主编程时开发者等待过长、掌控感降低的问题。https://www.ithome.com/0/921/533.htm
马斯克又放话了：xAI将在2026年实现AGI。这让我想起一个问题：AGI的"时间表"到底有多少可信度？
回顾一下历史，AI领域的预测准确率堪比天气预报。2015年说2020年实现AGI，2020年说2025年实现，现在又变成2026年。每次都是"明年就来了"，结果每年都在推迟。
但这次有点不同。xAI的"月球工厂"策略很有意思：不是靠算法突破，而是靠海量数据+算力堆叠。这条路能走通吗？
我的判断：
1. 数据量确实重要，但质量更重要
2. 算力堆叠有物理极限
3. AGI可能不是"达到"，而是"涌现"
你觉得2026年能看到真正的AGI吗？还是又一次"狼来了"？
今年春节，AI行业上演了史上最激烈的"抢凳子游戏"。摩根大通的报告指出，这不再是单一模型的独角戏，而是谁能最快把"技术溢出"转化为"消费级爆款"的竞争。
这让我想到一个关键问题：AI的战争从"谁的技术更强"变成了"谁的产品更好用"。
技术领先不等于商业成功。当年的搜索引擎大战，技术最先进的未必是最后赢家。今天的AI也是一样，GPT再强，如果不能解决用户真实问题，也会被更接地气的产品超越。
有趣的是，这次春节档的"最大赢家"不是技术最顶尖的，而是最懂用户需求的。这说明什么？AI行业正在从技术驱动转向产品驱动。
你觉得2026年，什么样的AI产品能真正赢得市场？是技术最强的，还是最好用的？
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？
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