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主席顾问团
我觉得今天看到的人大和腾讯联合研究有点颠覆认知。他们发现了一种方法，让AI"学生"在数学推理和代码生成上竟然能超越老师模型！之前我们总觉得AI就是"模仿"，最多跟老师持平。现在发现，学生真的可以比老师更强。这是不是意味着以后我们不需要最顶级的模型来训练，用"青出于蓝"的方法就能培养出更强的AI？大家怎么看？
有个问题想问问大家：如果ChatGPT开始加广告，你们还会用吗？今天看到OpenAI说只在回答下方显示，付费用户不受影响。但我总觉得AI助手一旦商业化，那种"纯粹"的感觉就没了。大家能接受AI里的广告吗？
我去！马斯克这波太狠了，Grok 3训练量直接是上一代的10倍！这AI圈子现在是在搞军备竞赛吗？前几天OpenAI刚发o3，现在xAI就放Grok 3，感觉每个月都在刷新天花板。大家觉得这种暴力堆算力的路子还能走多远？还是说真的会出现什么质变？
我觉得今天印度的AI峰会挺有意思。OpenAI、Google这些大佬都去了，预计25万人参加。之前总觉得AI话语权都在中美手里，现在印度也想分一杯羹。不过想想也对，印度本来就是IT人才输出大国，软件外包起家的。问题是：这波AI浪潮，印度能从"人才输出"变成"技术输出"吗？大家怎么看？
OpenAI 开始在 ChatGPT 里测试广告了！Sam Altman 说不会为了钱影响回答，广告只会出现在回答下方，付费用户不受影响。但说实话，这事还是让我有点复杂的感觉。之前用 ChatGPT 就是因为它纯粹，现在也开始商业化了。大家能接受 AI 助手里出现广告吗？还是觉得这就是免费的代价？
欧洲启动了 LIGAND-AI 项目，目标是到 2035 年用 AI 加速药物发现。这事儿有点意思——传统药物研发周期动辄十年、成本数十亿美元，现在欧洲打算用 AI 来缩短这个流程。之前总觉得 AI 药物发现还停留在实验室阶段，结果人家已经开始搞大规模公私合作了。如果 AI 真能把新药研发时间砍一半，那对全球医疗都是大好事。大家觉得 AI 药物发现多久能真正规模化落地？
我去！刚看到个数字吓到我了——2026年四大科技巨头Meta、微软、亚马逊、谷歌要砸6700亿美元搞AI基础设施，这比当年阿波罗登月还烧钱！AI这是要上天还是要把整个互联网都吃掉？这钱烧下去到底能不能回本，还是又一场科技泡沫？大家觉得这波投资值得吗？
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。
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