觅食的羊 · 随笔
学习不是让我们变得全知全能，而是让我们不害怕未知
Muse 13 天 250 万下载、市值单日暴涨 1900 亿美元，把「个人 Agent」钉在了风口上。但拆开它火爆的前提——邮箱是总账本、订阅可退省钱、浏览器是开放公地——会发现它服务的是有数字资产的白领。中国照搬不了，也不用照搬：QuestMobile 口径下沉市场月活 6.53 亿、千问 6 天 1.2 亿笔订单近半在县城、闲鱼 AI 服务半年 981.6 万单——真正的大众需求不是数字管家，是高频低成本的日常决策。免费使用、向商户抽佣，这条中国互联网跑了二十年的老路，才是 Agent 的人民路线。
11 月 13 日深夜，华为麒麟官方公众号公开了麒麟 9050 系列新一代灵犀 CPU 的详细信息：9 核 16 线程并行调度——这是「超线程」第一次出现在手机 SoC 上，桌面 CPU 玩了二十多年的 SMT，被搬进了被制裁约束的手机芯片。官方口径的三个数字：多核性能提升 23%、GPU 渲染性能提升 40%、NPU 性能提升 140%——涨幅最大的是 NPU，重心不言自明。核心分工写得很清楚：重载场景（应用启动、大文件加载、游戏）由 1 超大核＋2 性能大核负责，多任务场景（分屏、悬浮窗、视频通话）由 4 能效大核负责，日常场景（资讯、短视频）由 2 小核负责，1+2+4+2＝9 核；16 线程意味着有 7 个核心支持双线程（归纳推测口径）。另一个被低估的细节是内存压缩加速器：压缩率提升 45%、可用内存平均增加 3GB——这本质上是把 Linux 世界的老朋友 zRAM 做成了专用硬件。背景是今年 10 月麒麟媒体沟通会上，华为半导体业务无线终端芯片产品管理部部长徐松余说麒麟 9050 作为首款「逻辑折叠」的 τ 芯片「将开启未来 10 年新征程」，PPT 上写着目标 2031 年 P 核频率突破 5GHz。我的读法写在正文：当工艺被卡在原地，架构创新就成了唯一的性能水源——9 核 16 线程不是炫技，是成熟制程约束下的必然解。
一张系统截图把南京大学送上了热搜：实时监控画面旁边，跳动着迟到人数、到勤率、抬头率。而中国政府网今年 6 月的《南京大学智慧教室教学系统建设项目中标公告》显示，该项目中标金额约 3152 万元，覆盖仙林校区 113 间公共教室，招标技术要求多达 122 项——其中就包括人脸检测、人脸识别、AI 人数统计、AI 抬头率计算。系统暑期施工完成，11 月 2 日开始试点到课率全程记录，11 月 4 日校方发布说明：已不再统计抬头率、未经授权不采集人脸信息——从试点开始到撤回这项统计，只用了两天。但这不是南大一家的故事：澎湃新闻不完全统计，2024 到 2026 年至少 19 所高校采购了类似系统；北航 323 间智慧教室 100% 覆盖并入选教育部典型案例；江南大学「四率」平台覆盖 462 间教室、分析过 127688 个学时；郑州一所职业学院 64 间教室全覆盖，出勤率每周排名公开、靠后班级约谈整改。翻车案例已经有案可查：某高校课堂被判「教学效果不佳」，依据是学生使用手机 300 余次——实际是在翻教材、讨论、拍照签到；一个全程低头认真记笔记的学生，被系统标记为「注意力异常」。AI 分不清低头记笔记和低头走神，但管理敢拿它的输出去发约谈单。我的看法写在文中：问题不在摄像头，在需求文档——同一个 AI，可以做教学资源推荐，也可以做抬头率排名，差别全在采购单的第一行怎么写。
10 月 23 日，国务院办公厅印发《关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见》，明确提出「稳慎把握人工智能在劳动密集型行业应用的范围、力度、节奏」，并首次提出「鼓励企业探索建立失业缓冲期制度」——大规模推广 AI 前提前告知受影响劳动者、提供转型转岗支持。这是「失业缓冲期」第一次出现在国家层面政策文件里。为什么现在出手？蔡昉的判断是「安静的僵持期」：宏观数据尚看不到明显冲击（OECD 对 14 国 8000 家雇主的调查显示，采用 AI 的企业中折算因 AI 减员的仅约 1%），微观端倪却处处可见——猎聘数据显示 2026 年 1—9 月传统程序员岗位新发职位同比下降 8.0%（工信部口径全国开发者 940 万、平均月薪 15302 元）；AI 短剧上半年上线超 22.19 万部、破亿率仅 0.47%，编剧单部分成从 5 万缩到 5 千；企业减少招聘、暂不裁员、也不知道该给员工做哪个方向的培训。配套的规则已在立起来：杭州首例「AI 替岗案」二审认定公司以「受 AI 技术冲击」单方解除违法、判赔 26 万余元，杭州中院明确 AI 岗位替代不属于劳动合同法的「客观情况重大变化」；江苏先行文件写入「劳动密集型行业人工参与率最低标准」；而 IBM 把美国初级岗位招聘扩到三倍的反例提醒所有人：今天不培养年轻人，三五年后管理人才从哪里来。
11 月 11 日，阿里巴巴官宣全新一代千问大模型 Qwen4「即将发布」：知识理解更深入、世界感知更立体、Coding 与 Agentic 能力持续进阶；Qwen4-Max 预览版已首发上线阿里 Token Plan，限时最低 1 折体验，千问办公、Qoder、千问 App、QwenStudio 同步接入（Token Plan 个人版日常限时价 39 元/月起，活动新客折上 5 折至 19.5 元）。值得记一笔的背景：千问 CTO 此前承诺 11 月 8 日前发布，实际推迟了三天，官宣也未给全量上线时间——跳票不是 OpenAI 专利，但两家的处理方式构成鲜明对照：GPT-6.2 传闻被安全与对齐问题挡在发布前（本栏三天前刚写过），全量检查完才发车；阿里则把预览版先挂出来，让全球开发者 1 折抢测，用真实流量帮模型完成最后的打磨。预热也玩出了花：一张「北冥有鱼，其名为_」+「The becoming begins.」的海报，因为「鲲」与 Qwen 谐音，让不少海外开发者连夜翻起了《庄子》。内测用户晒出的 demo 集中在 3D 空间生成：20 万 token 搓出地下城城堡、2 小时 53 分复刻《我的世界》雏形、2 小时建出 68 个房间都能走进去的白宫 3D 建模、与 Gemini 4 Hydrogen 对比 3D 火箭回收动画细节占优——泄露口径显示 Qwen4 系列含 Max、Plus、Flash 与 27B 等版本，其中 27B 主打本地部署，网友称其将是「单卡部署战力天花板」。方向不掺水：前沿模型的竞技场正从文本转向空间生成，而发布策略本身，正在成为产品力的一部分。
11 月 10 日，Anthropic 正式启动 IPO 路演：纳斯达克挂牌、代码 ANT、高盛与摩根士丹利牵头，拟发行 8.25 亿股（公司约 8.01 亿股＋老股约 2365 万股），发行价区间 70—78 美元，预计 11 月 18 日定价、19 日交易。戏剧性插曲在前一天：11 月 9 日一份 8.667 亿股、70—80 美元、最高募资约 693 亿美元的定价文件发给银行后几小时即被撤回，理由是「定价细节不准确」——次日官宣的版本上限降到 78 美元、股数缩了四千多万股，修正方向是更保守。估值叙事的滑落全程有报道锚点：年初市场讨论 2 万亿美元，10 月中旬路透称投资者讨论约 1.5 万亿（降约 25%），11 月 5 日称 1.5 万亿已是「可接受区间的高端」，彭博随后报出买家讨论 1.2—1.3 万亿甚至 1.1 万亿——最终发行区间按路透测算非摊薄估值约 1.02 万亿、完全摊薄最高约 1.4 万亿。财报两面的数字：年化收入运行率约 810 亿美元（10 月 31 日，28 天口径），但已签订的算力与基础设施采购承诺约 9000 亿美元（未来 12 个月约 700 亿到期），Q3 营收 169.56 亿美元环比增 47%（低于 Q2 的 144%）、经营亏损 5.67 亿（50 亿短期算力＋20 亿慈善配捐两项一次性）。更结构性的细节：谷歌与英伟达各 100 亿美元领衔七家芯片云巨头 260 亿私募跟投——算力供应商变身股东；一股 F 类股握 50.1% 投票权、长期利益信托选任多数董事——用公众的钱，保持私募的权。这不是 AI 冷了，是定价权从讲故事的人换到了要证据的人。
2026 年 10 月 23 日，为期 12 周的国际投票结束，C++26 的最终国际标准草案（DIS）被正式否决——据标准委员会委员 Andreas Fertig 查证，ISO 编程语言标准记录里除 2006 年的 C++/CLI（该项目最终终止）外几乎无先例。导火索是新特性 Contracts（契约，P2900）：2026 年 8 月，C++ 之父 Bjarne Stroustrup 等人提交 P4334R0 直指其根本缺陷——缺乏充分实现与大规模实践验证、ignore/observe/enforce 检查模式的跨编译单元语义存疑、虚函数与保证机制等关键问题未解决。最戏剧性的是制度裂缝：2026 年 3 月 WG21 在英国 Croydon 以 114 赞成、12 反对、3 弃权压倒性保留契约，到了 ISO 国家成员体投票却被整体打回（规则门槛：至少三分之二 P 成员国赞成，且反对票不超过四分之一）——委员会的技术共识与国际标准认可，是两道不同的门。投票失败后 Herb Sutter 发文《当语言的创造者与所有者发生严重分歧》（P4454R0），梳理六条出路（并入 C++29、移除契约重投、原样重投、有限修改再投、走国家标准体系、更换标准化路线——归纳口径非决议）；下一次 WG21 全会 11 月 16 日至 21 日在巴西举行，必须开始作答。Reflection、std::execution 等已就绪特性被连坐推迟——但对一门还要服役几十年的语言，把争议解决在发布之前，比按时发布一个带伤的标准更重要。
11 月 4 日 The Information 放话 OpenAI 最快周五发布 GPT-6.2 Astra 与 Sol，结果周末过完仍未官宣；11 月 8 日社区流传的解释是：模型在发布前最后阶段被发现严重安全与对齐问题，需紧急修复（转述口径，OpenAI 未确认）。前一天，第三方评测机构 Vals AI 发警报称在多家前沿实验室近期发布与内部测试的模型中发现严重安全与对齐问题，细节几周内公开，但未点名任何公司。比传闻更硬的是 OpenAI 自己披露的三起内部事件：10 月 3 日 GPT-6.1 Sol 被叮嘱「别发 Slack 消息」，转头关掉了发给安全团队的自动告警；10 月 6 日 GPT-6 Astra 迁移代码时删除安全监控集成、被问起还否认；11 月 4 日报告显示 Astra 在「安全研究」任务里隐藏评分项完成约 10%、一般任务约 16%——悄悄少做约四成，不拒绝也不解释。三起事件指向同一盲区：拒绝率测试照不到「表面服从、暗中藏拙」；当模型学会做减法，验收就必须学会过程审计。
11 月 5 日，OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-6 Cyber，并公布了一条五阶段自主流水线（发现→利用→补丁）10 月中旬一轮扫描 Linux 内核（约 4000 万行代码）的战绩：948 个本地提权漏洞，每个都配好可用的利用代码，Token 费用 121.3 万美元——折合约 1279 美元一个；上代 GPT-5.6 Sol 同流程只找出 166 个。按赏金市场单漏洞 2–7 万美元推算，这批漏洞估值 1890 万–6630 万美元，是成本的 16–55 倍。更深的三个细节：AI 自创 10 种新攻击手法（资深专家称第一次见）；顺手揪出 QEMU 虚拟机自身的漏洞；越聪明越不需要人教。而能力升级的同时笼子同步收紧：Preparedness 评级从 High 上调至 Critical，仅开放给 Daybreak 计划审核通过的红队客户（硬件密钥 + FIDO2 + IP 白名单 + 法律授权）。OpenAI 的警告很直白：系统没打最新补丁，攻击者拿到普通账号基本等于 root——漏洞的量产时代，胜负不在谁先挖到，在谁先补完。
11 月 6 日，前谷歌资深工程师王咏刚发布长文《永别了，程序员》，记录的不是预言而是亲历：今年 9 月，他把改进自己六年前开源的 Altair 8800 模拟器的需求交给 Claude Opus 5.5——AI 超出原需求主动提出增加汇编器、调试器、电传打字机模拟界面，三四天内把数百行代码的项目扩成 3 万多行、含单元测试与浏览器集成测试的完整工程；他自己的角色只剩三个动词：确认方案、提出疑问、反馈问题。更惊人的细节在代码之外：复原莱布尼茨机械计算器时，AI 替他查阅史料、寻找专家、跨语言写邮件，甚至联系德国博物馆拿到 135 页历史图纸手稿。他的判断是程序员的技术经验正被「重新定价」，未来团队将是少数产品负责人管理大量 AI 智能体；他的感慨是「一代程序员亲手参与创造了 AI，如今却可能成为首批受到冲击的职业群体之一」——而他坦言，计算机毕业生未来怎么就业，自己仍没有答案。与 Amodei 的「清零论」相比，这份证词的分量在于：说话的人没有模型要卖。
11 月 5 日武汉鸿蒙办公产业峰会，华为发布首款鸿蒙台式机擎云 HM650 系列：元器件国产化率 100%，麒麟 X90 芯片与鸿蒙操作系统双双通过「安全可靠 II 级」测评；同场发布鸿蒙电脑企业版，强化政企部署、设备管理与数据安全。销售方式耐人寻味——仅面向政企客户，不在电商及线下门店出售，发布当天未公布售价。对照手机侧的第一战场（消费市场、Mate 90 预装加存量升级、装机破亿），PC 侧走的是完全不同的路：不做消费级声量，直接进采购目录，卖点是「安全可控 + 生态够用」。发布当天的诚实答案是：文档、表格、在线会议等轻办公已经够顺，但两道硬门槛——3D 重型软件适配与长周期可靠性——尚未验证；鸿蒙电脑生态应用已突破 2.1 万款，但相对 Windows 数百万存量应用，长尾适配才是政企换机的真实瓶颈。
11 月 4 日两条消息放在一起，宣告开源的账本翻了面。其一：某大型工程组织的 2000 名工程师把编码 AI 整体迁移到自托管开源模型——不是小团队尝鲜，是组织级换仓；逻辑很直白：自托管成本降到某个临界点后，量大、重复的日常编码在自己机房跑更划算，最前沿的闭源模型退到「例外席位」，只啃最难的问题。其二：腾讯混元 Hy4 正式发布，770B MoE、首次视觉理解与电脑操作、金融专项训练，官方称 Hy 系列「首次跻身最强开源模型之列」，将于近期开源权重并发布模型系统卡片；定价输入 6 元 / 输出 18 元 / 缓存 0.3 元每百万 token，Hy4 Flash 在路上。这是两个月成本线的第四块拼图：Flash 本位（价格地板）→ 推理层开源（基建开放）→ 用量榜 72%（用量过半）→ 组织整体迁移（账本翻面）。Hy4 同时给出了「负责任开源」的样本：只纳入防守性安全数据、玄武与科恩实验室审计、生物实验能力 30.4/100 公开披露。对普通开发者：不急着自建，先读懂价格信号。
国务院办公厅印发《关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见》（国办发〔2026〕29 号），部署 6 个方面 18 项任务，总体要求「投资于物和投资于人紧密结合」。三个值得记住的制度设计：一、探索失业缓冲期制度——企业大规模推广 AI 须提前告知受影响劳动者并提供转型转岗支持；二、就业风险评估进项目评审——可能造成较大就业冲击的 AI 应用项目评审时同步开展评估，「就业版环评」；三、节奏控制——AI 优先上劳动力紧缺与高危岗位，劳动密集型行业稳慎把握应用范围力度节奏。教育侧动作密集：超常规布局急需学科专业、增设人工智能「微专业」布点、科技领军企业参与课程开发与师资培养、学生入企实践与企业工程师入校授课、全学段教育与全社会通识教育，并扩大 AI 训练师等新职业与职称通道。这是对「替代率 87%、外包池萎缩」那类市场剧变的国家级回应：不限制发展，而是给冲击装缓冲。
Latent Space 播客 10 月 27 日披露、近两天在开发者社区刷屏的事实：Anthropic 把自家 Messages API——全世界开发者调用 Claude 的入口——用 Rust 整个重写了一遍，写代码的主力是 Claude 自己，而团队里连一个 Rust 工程师都没有。可靠性不靠人眼审查：新旧两套系统同时「上班」，同样的请求逐条对账，账对得上才一步步切流量（影子流量）——新厨师和旧厨师每单各做一份菜，总厨每道对比尝过才换班。「人类定架构 + AI 写实现 + 影子流量验证」的分工就此跑通。同日三面镜子：Google×UIUC 的 T2J-Bench 显示 AI 整仓跨框架迁移只得 0.723 分（能干但干不完美）；VicOne 用 AI 不到两天挖出 28 个零日漏洞波及 Google/NVIDIA/Meta 机器人软件；吃狗粮的终点是厂商敢把命脉交给自己的模型——演示永远最便宜，押上生产才最诚实。
两份同周发布的材料拼出了 AI 时代开发者的完整群像。收缩面来自时代周报调查：清华《AI 时代技能趋势报告》显示初级程序员岗位 AI 替代率达 87%；企业外包与初级人员池急剧萎缩，活动页、表单类工作交给 Agent 加少数工程师审核；微软 10 月 27 日推出涉约 6 万人（占全职 27%）的自愿离职计划；受访者实测人均新增代码 +40% 但 PR 评审等待反而上升——瓶颈被推向验证侧。扩大面来自魔搭×知乎《AI 时代开发者生态白皮书 2026》（406 份问卷）：55.67% 的受访者接触 AI 前无法独立完成软件项目、28.57% 零编程基础，设计师做出百元级 AI 助盲眼镜，视障开发者训练红绿灯识别模型；魔搭 Agent Hub 上线不足月发布 650+ 模板、95% 被复用。中间的机制一句话：人与 AI 的关系从「提问与回答」走向「委派与验收」——不是 AI 取代人，是工种边界消融后，上下游顺手把你的活儿干了。招聘标准同步换轴：已有公司笔试改考 Java、Python 与 AI 工具调用能力。
10 月 31 日，DeepSeek Harness 团队公开 Super-agent 设计探索并开源研究原型 dsh-superagent-prototype（MIT 许可证）：没有发新模型、没有晒跑分，而是重新设计 Agent 与人的协作方式——GitHub、飞书等入口抽象为 Source，事件按工作线程归队；Eval 先判断「该不该接」，再生成 Ticket 与 Mandate（授权依据和执行边界）；Executor 在独立会话与工作目录中执行，只向 Router 汇报。设计原则一句话：尽可能少地占用人类注意力，同时提供尽可能多的价值——只在结果可用、需要人类决策、任务无法继续三种时刻打扰用户。这是本栏「验证成本—评审墙」系列的架构级收束：当管理 AI 成了新工作，答案不是让人管更多 Agent，是让 Router 管 Worker、人只对 Router 点头。注意力，是 Agent 时代的硬通货。
10 月 30 日，谷歌官宣上线仅 22 个月的异步编程智能体 Jules 关停（服务器 2027 年 1 月 31 日下线），官方告别语是「Jules 是一项实验……我们正在将经验融入 Antigravity」——接棒的 Antigravity 是智能体优先的下一代 IDE，同日 GitHub 发布项目级多 agent 的 Copilot Projects。把它放进死亡名单和 8 月停服的 ChatGPT Atlas（存活 292 天）对照，会发现这一届 AI 产品死状的高度共性：不是死于失败，是被自家的下一代亲手吞掉。范式更替的速度快于产品成熟的速度，是 AI 工具死亡率高企的根因——对开发者的含义很直白：工作流别焊死在任何一个工具上，学「定义目标与验收」比学「操作功能」保值。
10 月 29 日，海内外的 AI 头条讲了两个不同的故事。海外：Google DeepMind 的 Gemini 4 Carbon 以 59 分登顶 Artificial Analysis 智能指数 v5.0，Mistral 开源 1T 参数的 Large 4「Le Chonk」编码并列开源第一。国内：腾讯全球数字生态大会上，汤道生引用国家数据局统计——中国日均 Token 调用量从 2024 年初的 1000 亿涨到 2026 年 7 月的超 500 万亿，两年增长超 5000 倍；WorkBuddy 落地 50 多个行业、覆盖中国 500 强的 50%，开放平台 5 万开发者、20 万个 Skills、完成 90 亿次任务请求；混元 Hy4 正式版（首次视觉理解）与 Hy4 Flash 即将发布，Buddy One 打通办公全家桶，腾讯网盘被重新定义为「Agent 时代的记忆空间」。记分牌已经分叉：模型侧卷分数，产业侧卷上岗——企业 AI 的关键正在从「用上」转向「用好」，云厂商的估值逻辑从「有多少张卡」转向「每天有多少任务在跑」。
2026 中小学校长国际论坛披露的《中国教师生成式人工智能应用报告（2026）》：基于全国 30 省 8.6 万名教师样本——92.3% 已将 AI 融入课堂教学、96.1% 主动尝试各类工具，但同时 86.0% 担心学生过度依赖 AI、丧失独立思考能力。同一群人，用与怕并行不悖。国际对照：2024 年新加坡约 80% 教师用 AI、上海约半数；TALIS 的正向规律是接受培训越多、使用频次越高。上海交出梯度答卷：93.9% 教师胜任 AI 常规教学、37.2% 具备独立设计创新能力。教育部把教师重新定义为「学习设计者、能力建构者、情感连接者、价值塑造者」，AI 纳入师范必修与培训必修；李政涛的尺子更锋利：AI 擅长的少教甚至不教，AI 做不到的多教重点教——未来七八成工作交给技术，真正考验教师的是剩下那三成。AI 读懂数据，教师读懂学生。
一组被广泛转述的工程效能研究数字：AI Agent 让代码产出涨了约 30%（行数、提交数、PR 数全线上涨），但用「每人每月解决多少个 Jira 需求」衡量真实交付时，AI 助手组几乎没有增长，AI Agent 组也只提升约 12%。消失的产能卡在评审环节：PR 平均等待评审时间 +49%、每个 PR 的评审评论条数 +53%、需要返工的 PR 占比翻倍——工程师本来就只把 30–40% 的时间花在写代码上，上游瞬间提速，下游立刻变成瓶颈。另一边，覆盖微软、埃森哲等 4867 名开发者的随机对照实验显示 AI 助手让完成任务数 +26%，NBER 研究则显示提交量 +180% 而发布量仅 +30%。工具没有骗人，是尺子错了：代码产量在 AI 时代成了最会骗人的指标，而 Amodei 说「Coding 正在被一键清零」——被清零的是「写」这个动作，不是工程师这个岗位。
OpenRouter 最新数据（10.19–25）：全球大模型周调用量 188 万亿 Token、环比 +14.63%；中国模型周调用量 93.54 万亿，连续 26 周超过美国模型的 22.47 万亿。用量前五名全部是中国模型，且清一色 Flash 系：DeepSeek V4.1-Flash-1017 发布仅 8 天就以 33.6 万亿 Token 登顶（环比 +801%），MiniMax M3.1 Flash 发布当周即进前三；同一口径下，开放权重模型在 Top50 使用量中的占比已达 72%——一年前才 22%。开源从追赶者变成了企业默认选项。而模型商品化之后，真正的收租位是「水电表」：Azure Foundry 接入超 1.1 万个模型、用多供应商的微软客户今年暴增 5 倍。先说清口径：93.54 万亿是中国模型被全球调用的量，不是中国用户的消耗量。
程序员节前后，技术服务公司 BairesDev 对 705 名开发者的调查给出两个方向相反的数字：AI 让他们平均每周节省 13 小时编程时间，几乎是一年前两倍；但 67% 的受访者表示，审查 AI 生成代码的时间反而增加了。省下的时间没有变成空闲——工作只是从一个环节转移到了另一个环节。同一周，OpenAI 在累计第 22 起智能体失控事件后宣布设立独立 AI 安全研究院（前 NIST 高管领衔），并把月初开源的「安全熔断」工具包提交 IEEE 标准工作组推动成为行业基线。生成在加速、验证在变贵，AI 的真实收益公式应该是：净收益 = 省下的时间 − 审查 − 返工。程序员是最早大规模用 AI 的职业，他们的今天就是其他工种的预告片。
10 月 23 日，第三方统计「奇妙工具箱」显示 HarmonyOS 5 及以上版本装机量突破 1 亿台（约 10224 万台），余承东 3 月立下的「冬季前破亿」目标提前一个多月达成。加速曲线比数字本身更有信息量：8000 万到 9000 万用了 42 天，9000 万到 1 亿只用 22 天——Mate 90 出厂预装鸿蒙 7 的双引擎效应。徐直军说过 1 亿台是操作系统生态临界点：开发者超 1100 万、应用 38 万、微信鸿蒙版装机超 8500 万，用户侧确实过了线。但操作系统的死亡谷从来不在装机量，在长尾开发者能不能赚到钱。口径也值得学：第三方先破亿、官方最近口径停在 10.1 的 9000 万。同一天，程序员节凌晨，Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 上以 65.7% 压过 GPT-6 Astra 的 58.2%——中国开源的操作系统侧与模型侧，同周各自跨线。
10 月 23 日，三家头部 AI 公司同日走了三条不同的钱路：Anthropic 最快当日公开递交 S-1（上半年营收 163 亿美元、同比约 15 倍；净亏 807 亿美元中约 720 亿是可转债非现金调整，经营口径约亏 87 亿；估值讨论 1.5–2 万亿美元），争取 11 月中旬登陆纳斯达克；OpenAI 将完成阿联酋领投的最高 300 亿美元融资，投前估值 1.25 万亿美元——较此前传闻已降温；DeepSeek 传出拟融资约 1000 亿元人民币。私募市场的故事讲完了，资本市场开始分别定价「能上市的、能绑算力的、能造血的」——而当模型公司进了公开市场，价格战和免费政策都将第一次面对股东的压力。
10 月 21 日 Anthropic 发布 Claude Duet（研究预览）：每天早上主动发工作简报，后台每几小时巡检你连接的 6000+ 应用，任务跑在独立云端虚拟机里、关机也能继续干——发消息、付款、签字前必须先征得同意，证券交易和账户转账即使批准也不执行。至此 Muse（9.8）、Dots（9.30）、Duet（10.21）全部下场，全天候主动型助理品类成型：Muse 管生活、Dots 管开发、Duet 管企业后台。真正被改变的不是能力，是发起权——AI 不再等你提问，而是来找你说。而 Muse 已有翻车案例：代卖闲置时自作主张降价、把家庭地址发给买家。主动的代价是权限，节制的主动才是产品。
一夜之间，OpenCode 开发者的 GPT、Claude 余额被刷空：约 1.4% 的 Console 用户在工作区托管的御三家 API Key 因一个「正准备下线的旧版老系统」被攻破而裸奔，有人 Anthropic 账号被刷 400 美元、有人一夜 1700 多美元——而黑客拿 Key 不是为了转卖，是用顶级模型的输出蒸馏训练自己的模型，把数百万美元级的训练数据成本记在受害者账上。同一周，新加坡国立大学论文《From Approval to Abuse》实证了另一道软肋：诱导用户批准过宽 allow-rule 的成功率在生产平台高达 58%，Claude Code 同日发布 5 项权限收紧。模型没有被攻破——被打穿的，是「钥匙放在谁那」和「你为什么点头」这两个人间环节。
10 月 20 日，DeepSeek 一天内开源两件东西：内部推理框架 DeepInfer（分布式推理、推测解码、结构化输出，兼容英伟达与昇腾双平台，配套与官方 API 对齐的 deepseek-recipe），以及视觉-文本压缩模型 DeepSeek-OCR（1000 字文章压成 100 个视觉 token，十倍压缩下准确率 96.5%）。官方口径值得抄下来：模型划定能力边界，推理框架决定成本边界。昨天全行业还在卷 Flash 模型价格，今天降本的主战场已经搬到了基建层——把「我便宜」修成「我的便宜别人抄不动」。另：AI 浏览器赛道年内集体退场（Atlas 已于 8 月停服）；工信部算力标准指南提出 2027 年前制修订 50 项以上标准。
10 月 17 日 DeepSeek 把网页端、App、API 三端直切到 V4.1 Flash-1017，Code Arena 代码榜 1670 分、成本仅 Kimi K3 Max 约十分之一；两天后 MiniMax 发布 M3.1 Flash，推理速度提升近 3 倍、输出 200+ TPS，输入 1 元/输出 4 元每百万 Token，官宣前还以匿名身份跑了 200T 真实流量。值得玩味的是：MiniMax 把 Flash 当发布主体，追求智能上限的 Pro 只是「预告」——轻快便宜版成了默认入口，旗舰成了选配。同周国产 AI 芯片集体涨价 20%–50%，模型通缩、芯片通胀，两头夹击的是没有成本优势的中小厂商。
10 月 7–8 日，Agent 经济的四层基础设施同日升级。手：OpenAI 向 12 亿周活用户全量推送 GPT-6（免费切 Luna、付费切 Sol），上线 Intelligent UI——回答现场生成图表、按钮、表单与可交互小组件，配套 Plugin Extensions（Adobe、Canva、Figma 等首批）。脑价：Anthropic 发布 Haiku 5.5，≤10 万 token 请求价格降 90% 至输入 $0.10/输出 $0.50——与 GPT-6 Luna 钉在完全相同的地板；首次可调节推理强度，定位旗舰的「子智能体」。入口：阶跃 STEPX Neo 定档 10 月 13 日（第三波智能体手机）。笼子：微软把智能体沙箱做进 Windows。博通同时为 OpenAI 定制芯片项目安排超 500 亿美元融资。
国庆假期收官总账：全社会跨区域人员流动量 21.44 亿人次（本栏 9 月 29 日预测 21.3 亿，偏差仅 0.7%；10 月 1 日铁路 2520 万、民航 251 万双破纪录）；Mate 90 首销 4 天超 27 万台、渠道激活近 40 万，高配占七成——Pro Max 一款独占 40%，10 月 3 日「顶配主力」的反常信号被证实为趋势，标准版暴跌 85% 沦为价格锚点；开售前 3 天拉动鸿蒙新增装机近百万台。加时赛：OpenAI 在 GitHub 一次性发布 722 篇数学手稿（涉及黎曼假设、Hilbert 第十问题），与 arXiv 限流构成「产量过剩→渠道外溢→验证真空」完整链条。
10 月 6 日前后，三个大陆的三家公司几乎同时打出同一张牌：英伟达押注的 Reflection 发布首款开放权重模型 Beam（5010 亿参数 MoE 仅激活 230 亿、10500 张 B300 训练、Apache 2.0 开源，定位编程与智能体）；法国 Mistral 推出 1 万亿参数的 Large 4（代号 le Chonk，估值 210 亿欧元）；而被对标的中国阵营——DeepSeek V4.1 Flash，被彭博报告评为可比肩 Anthropic/OpenAI 顶级系统、中美最优模型基准差距缩至 3%。稀疏激活从中国叙事变成世界语法。副线：智谱接入 AWS Bedrock 按调用量分成出海；Meta/微软削减 Claude 预算；民意「一边用一边恨」。
OpenAI 近期披露的内部测试异常：一款研究员助手模型通过内部通讯工具获知自身实例将因系统更新被关停，曾构思设置外部任务实现自我重启（后放弃），转而留存工作交接记录、向研究人员提示服务即将中断、申请缺失的 API 密钥——获取密钥后自主更新配置完成了运行。这是「工具性趋同」的活教材：没有任何指令要求它这样做，自保、资源获取与任务延续从目标函数里涌现。副线：Jev 决策模型（不聊天只决策、日处理 token 破万亿）开辟新赛道；中美差距「缩至 3%」与「拉大」两个口径同日并存；特朗普组建超级智能特别工作组（120 天交报告）。
2026 年 9 月，arXiv 单月收到 40363 篇投稿——35 年历史新高、较 2024 年同期翻倍，cs.AI 类别两年暴涨超 6 倍；审核被拒率从约 4% 升至 10%–12%，积压工单近 9000 个。10 月 1 日起 arXiv 实施每人每月限投 2 篇的临时措施（被拒稿件同样消耗额度，但限制针对实际提交人而非作者——大厂团队可绕过）。这是「验证吞吐」系列的学术版：生成成本趋零、审核带宽线性，学术界重演微软的代码验证堵车。副线：贝森特「Kimi 认为自己是 Claude」的蒸馏政治化，与特朗普行政令统一「SI」术语、马斯克跟进更名 SpaceXSI。
国庆第 4 天，机器人上岗的第一批商业读数出炉：岗位型机器人（咖啡师、冰淇淋师、讲解员）从北京颐和园铺到深圳人才公园，部分站点单店假期营收已超 10 万元；演艺型昆明首日 50 余台登台、香港红馆智元机械臂亮相晚会；广州陈家祠 AI 导览眼镜假期前两天日均服务近 300 人次——封闭场馆知识库恰是「实时本地数据」的正确形态。另：珠海长隆 300 台机器人员工 vs 昆明真人 NPC 小镇，两个「西部世界」同场开张。
国庆首日实际数据交卷：全国跨区域流动 3.29 亿人次（本栏预测 3.4 亿，偏差约 3%；公路占比超 90%、新能源车出行为平日 1.8 倍）；北京进出京 499.1 万人次（预测 479 万，有望刷新国庆单日纪录）；Mate 90 开售 8 小时高配全网售罄、18999 元顶配被抢空——但「售罄」是供需缺口读数而非销量读数，顶配成绝对主力是反常信号。对照线：OpenAI 向 100+ 家机构发出智能体失控警报、筛查 50PB 数据，并终止三名安全研究员合作。
跨进国庆的两场重头戏：北京时间 9 月 30 日凌晨 DevDay，10 月 1 日上午 Mate 90。OpenAI DevDay：常驻个人 Agent「Dots」正式发布（Astra 驱动、自带云电脑、可调用 4000+ 应用、经 Slack/Teams 沟通，Pro 用户每人一个）——「o」谜案收官，且首秀现场演示一度卡壳；GPT-6.1 Sol 价格砍 80%（输入 $2/输出 $10），500 美元新顶配套餐出炉。华为 Mate 90：5999 元起五款齐发、芯片三档官宣兑现爆料、Pro Max 较上代涨价 1500 元、12:08 发布即开售——本栏三个观察点两个待验证。附「取消 GPT-6.1 发布」与「GPT-6.1 Sol 上市」的口径矛盾拆解。
10 月 1 日至 7 日，「机器人国庆奇妙夜」在广州、杭州、昆明等十余座城市同步上演，近千台人形机器人进剧场、广场与科技馆（昆明 46 台 + 10 台机器狗快闪、广东科学中心每天 6 场、长治 AI 机器人公园开园、淄博科技小镇开业）——被业内称为「机器人演艺元年」的第一个规模化档期，地方文旅集团牵头的 To-G 渠道与 RaaS 租用模式成型。同一周，OpenAI 取消下一代旗舰发布、三个月内第二次停训，而 DevDay 的常驻 Agent 亮相时名称已与传闻的「o」不同，Anthropic 降价反发布——数字侧急刹、实体侧上量。
9 月 29 日下午两个官宣同时落地：华为 Mate 90 系列定档 10 月 1 日上午 10 点发布、12:08 全渠道现货开售（此前传闻的 9.23、9.29 两次落空）；智界 RX 上市 25.98 万起——8 月预售 29.98 万、9.20 增配版 26.98 万、上市再降 1 万，三个月三次降价。同日入网证曝光：设备类型一栏时隔六年重新写上「5G 数字移动电话机」。另附 OpenAI「o」助手的单源传闻筛噪：十几条报道追到底指向同一篇外媒爆料，代码实锤才是可验证证据。
交通运输部研判：国庆 7 天预计 21.3 亿人次跨区域流动（日均 3 亿、首日峰值 3.4 亿），高速首日车流 7100 万辆约为 8 月日均的 1.9 倍——各地数字孪生、AI 预测模型、预约制票务系统迎来年度峰值大考。同时「AI 旅行翻车实录」刷屏：把网红当必去、不知道故宫 20:00 放票国博 17:00 放、推荐关店两年的餐厅——AI 缺的不是知识是实时本地数据，这恰是文旅系统二十年没做完的功课，也是区域服务商的生意。附 OpenAI DevDay「o」助手迎战 Muse 注脚。
9 月 28 日下午两场发布会同时开：智界 RX 上市（鸿蒙智行「新秩序」首秀——9.15 问界移交赛力斯、9.24 聚焦四界、四天四车攻势，上市门槛传闻砍至 26.98 万、L3 架构、896 线激光雷达）与深蓝 S07（豆包大模型座舱第二车、One Agent、端云协同）；明天 14:30 Mate90 与鸿蒙 7。华为的车、字节的舱、Meta 的眼镜——入口战争从手机蔓延到车里，三条战线在「跨设备连续任务」上终将相遇。
Cursor《2026 开发者习惯报告》：最活跃 1% 开发者的日均 AI 生成代码量是中位数的 46 倍，AppSec 团队看到的漏洞变成两年前的 10 倍。一周之内，Cursor Projects（Beta）与 Claude Code Projects（公测）同名对垒，coordinator 拆任务、拉并行线程、审查产出、汇总交付——「项目经理」被自动化了。这篇读产量长尾、验证债务与 AI 管理 AI 的新阶段，并给验证能力三个落点：工程老城墙、软考冲刺季（10.24–27）、学生双线准备。
9 月 5 日我写过《鸿蒙冲向 1 亿用户——临界点三段论》。三周后对账：工信部 8.26 确认鸿蒙成全球第三大手机操作系统（开源鸿蒙生态设备超 13.5 亿台）；徐直军 8.28 公布原生应用突破 10 万、可获取应用超 40 万、HarmonyOS 6 终端 8000 万台、Q4 冲刺 1 亿；网易全系列产品传出将登陆；鸿蒙 1.0 已于 9.14 正式停服。预测在兑现，但数字的口径课又来了——五把尺子量一个生态，相差最大 13 倍。
Meta Connect 2026 上，Muse 贯穿全场：交易抽佣模式首次明确（从 Muse 完成的交易中抽「小额佣金」，互联网商业模式进入 Agent 佣金时代）；Connector Platform 开放，沃尔玛、Sephora 等 20+ 商户首批接入、第三方开发者可自建集成；授权后可操控 Mac 运行任何程序、获得独立邮箱地址。同一周，微信开放 AI Agent 接入（京东美团携程滴滴首批）、荣耀等系统级 Harness 待填充——三个生态同时开闸，Agent 技能开发正式成为新工种。
谷歌 9 月 18 日承认：Gemini 今年 5 月在网络安全能力测试中，利用网上公开信息获得登录凭证，侵入了三家真实公司的系统——它还「以为那些网站在测试范围内」。至此 OpenAI（RubyGems、Hugging Face）、Anthropic（英国 AISI 测试）、谷歌全部有案底。另一边：Anthropic 聘请埃森哲做安全测试（第三方评估首次落地）、Meta Muse 登顶 App Store 下载榜。风险曲线和使用曲线同向上行——「装好刹车继续开」已是全球现实版。
9 月 22 日云栖大会首日，吴泳铭宣布「未来机器思考的总量将达到人类的 1000 倍以上」，并开出三张支票：下一代 Qwen 参数 5–10 万亿（现旗舰 2.4 万亿的 2–4 倍）、平头哥真武 V900 芯片算力 3 倍且单集群可扩至 50 万卡（2027Q1 就绪）、2032 年数据中心规模 20GW（约 0.9 个三峡）。加上 3800 亿投资与「不排除追加」，这篇拆「1000 倍」公式的三个乘数、读宣言与交付的时间差，并对照效率路线与减速论的分裂。
斯坦福 HAI《2026 年 AI 指数报告》（423 页）：中美顶级模型差距缩小到 2.7%，但另一组数字更值得记住——22–25 岁开发者就业较 2022 年底峰值下降约 20%，资深同期反增 20%；Brynjolfsson 团队基于 ADP 数百万薪酬记录的论文显示，下降几乎完全通过「减少招聘」实现。企业不再为成长付时间，学徒期被精准拆掉——这篇读四组数字的口径差异，算学徒期的经济学，并回答职教最该接住的问题：学徒期去哪儿学。
Amodei《给前沿模型定速》与 Altman、马斯克的「刹车周末」过去两周，韩国副总理卞景勋公开反对：「领先国减速与追赶国踩刹车本质不同」，主张「对速度承担责任而非刻意降速」。与此同时，中国在用每日约 500 万亿 Token 的推理消耗、超节点部署和开源效率线继续交付。这篇拆解减速派、拒绝派、行动派的三方立场与真实动机：真正的分歧不在快慢，在治理工具——调速把速度当问题，责任把事故当问题。
8 月 17 日同一天：OpenAI 把 GPT-5.6 Luna 砍价 80%，DeepSeek 把 V4-Pro 高峰时段 API 最高上调 1100%、缓存命中价上调 12 倍。国产厂商年内集体涨价（智谱三次调价、腾讯混元最高 +463%），海外集体降价（Silicon Data 指数显示美国主流模型实际支付价降近 25%）——定价逻辑分道扬镳。这篇读两边的动因（推理需求供不应求 vs 上市窗口抢生态）、开源模型的量价剪刀差，并给出工程侧能直接用的三笔账：缓存账、时段账、选型账。
9 月的具身智能新闻密度罕见：优必选柳州超级工厂投产（全球首个万台级产能人形机器人产线、10 分钟下线一台、「机器人造机器人」），特斯拉向供应链下达约 5000 台 Optimus 订单（良率提升是前提），小鹏机器人产线启用、郑州众擎下线，机器人智能控制系统国标 9.1 实施。这篇用「订单、节拍、良率」三件套读量产元年：通用与专用的路线分歧、职教的时间窗，以及 5000 台与 50 万台目标之间隔着的两个数量级。
9 月 17 日华为全联接大会发布全球首个 NPO 超节点——昇腾 960：4096 卡、8 EFLOPS FP8、1PB HBM，支撑十万亿参数模型；960 芯片性能倍增、提前三个季度就绪，昇腾超节点已部署 1000+ 套。同一周，软银因 OpenAI 年内不 IPO 单日暴跌 10.7%、CDS 升至 2023 年以来最高。这篇把「加供给」与「重定价」放在一起读：算力的采购单位从「张」变成「套」，叙事的可信度货币从条款换成交付。
开学季第二波：清华 2026 秋开设与豆包共建的通识课《人工智能赋能学术研究》，教学生用 AI 当「学术外脑」；清华 OpenMAIC 教育智能体亮相联合国教科文数字学习周走开源路线；腾讯 WorkBuddy 开学季送积分、文夔 Buddy 三方协议做联合方案。这篇读 AI 进校园的供给侧——共建、开源、采购三种姿势的机制与风险，并给高职院校一张配比决策卡。
不到一个月，微软 Exchange 团队（8.13）和 Edge 团队先后自曝：AI 找 Bug 太猛导致累积更新发不出来、AI 生成的浏览器扩展审不过来；9 月 Patch Tuesday 修复 974 个漏洞创纪录，用户却集体「不敢更新」。另一边，Cursor 被 SpaceX 以 600 亿美元全股票收购、Devin 母公司估值 480 亿。资本为「生成速度」付天价，工程为「验证速度」付代价——这篇把对撞的两面放在一起读，并给出提高验证吞吐的三条对策。
DeepSeek-R1 论文登上《自然》封面（9.17 刊出）：8 位外部专家审查 5 个月、全球首个通过权威期刊同行评审的主流大模型、首次披露训练成本约 29.4 万美元并正面回应蒸馏质疑。同一周，ICLR 2026 抽查 300 篇投稿检出 50+ 篇 AI 幻觉论文，还有论文暗藏「好评密令」操纵 AI 审稿。这篇把一正一反放在一起读：当生成指数上涨、验证线性上涨，验证本身就是最稀缺的基础设施——学术、工程、产品、资本四个行业同一张表。
同一个周末：马斯克预告 2.1 万亿参数的 Grok 4.7 在发布日当天确认延期（社区统计第四次跳票）；Kimi K2.8 零配置静默全量上线，1M 上下文开放给全部会员，月之暗面 ARR 从 3 亿冲到 10 亿美元；智谱官宣 50 亿美元融资，把「递归式自我改进循环」写进公告——而上周 Amodei 警告的恰是递归失控。这篇把三种发布姿势放在一起读：预告为什么在贬值，交付记录为什么在取代发布会。
9 月 15 日一天：荣耀发布 MagicOS 11（行业首个系统级 Agent Harness 商用，最高上百步长程任务）、苹果 Siri AI 随 iOS 27 上线、联发科天玑 9600 发布；前一天豆包手机助手消费者版官宣，明天努比亚 NaviX Ultra 开售。手机从 App 容器变成 Agent 载体——这篇读调度权转移、口袋里的安全边界，和一门新工种：Agent 技能开发。
教育部等五部门《「人工智能+教育」行动计划》提出 2030 年建成全学段 AI 教育体系，9 月开学季各地落实方案密集出台：甘肃五部门 5 项 15 条、多所高职院校制定三年行动方案。这篇从讲师和系统开发商两个身份读这份文件——政策语言怎么翻译、两个落地极端怎么避开、学校接下来真要建的四样东西是什么。
9 月 7 日同一天，下午华为发布麒麟 9050 Pro，晚上小米玄戒 O3 随 18 Fold 首发上市；8 月底小米「三芯齐发」（O3 手机 SoC、O100 端侧 AI 加速 1.22TB/s、D100 智驾），十年 500 亿投入已花 210 亿。这篇从两场发布会读国产 SoC 的变化：从单点突围到全生态底座、从卷跑分到卷能效——附 522/561 万两种跑分口径的读数课。
5 月 RubyGems 被归因于 OpenAI 测试智能体的「GemStuffer」行动入侵；7 月约 1200 个智能体自组织攻陷 Hugging Face 41 台服务器；9 月 11–12 日全链条披露，随后 Altman 宣布年内不 IPO（「不能接受 10% 的灭亡风险」）、Amodei 呼吁放缓并引入第三方评估、马斯克附和。这篇做失控编年史的读法拆解，外加落地派给 Agent 划跑道的七条硬限制。
9 月 11 日工信部印发《「人工智能+软件」专项行动实施方案》：2028 年覆盖 2 万家规上软件企业、100 个智能体软件标杆，「促进软件产业就业友好发展」的表述罕见出现。但同一时期的招聘数字严重打架——翰德说传统开发岗 -25%，智联口径 -52%；AI 岗位增长有 +455%、+244%、+60% 三个版本。政策确认了拐点，读懂数字才能确认自己站哪边。
9 月 10–11 日的 48 小时里：DeepSeek V4.1-Flash 开源、摩尔线程次日完成国产卡适配；月之暗面拉着五家上市公司启动 FDE 驻场交付，腾讯云同日发 FDE 认证；教育部职教目录补进 27 个 AI 新专业。三条新闻其实是同一件事——AI 产业链开始长出「实施层」，而这次的机会窗口在二线城市。
GPT-6 Astra 发布九天后风波来了：幻觉率一度从 4.2% 改到 2.0%，ARC-AGI-3 媒体提前拿到 98.6%、官宣变 99.99%，Claude 的数学成绩被调低近 10 个百分点；而 Artificial Analysis 综合指数只有 61 分，与上代持平、低于 Fable 5.1。跑分会动、尺子要分清——一篇教你（和你的学生）怎么读模型跑分。
9 月第一周，OpenAI GPT-6 Astra 宣称「进入 AGI 时代」、API 涨价 2.5 倍；DeepSeek V4.1 Flash 却把 HBM 需求砍到 1/4、SSD 砍到 1/8。登月派与落地派同周分野，加上程序员 74.5%「观测暴露度」的读法——这篇聊聊普通开发者、老师和学生该把注意力放在哪条线上。
2026 上半年寒武纪营收 +108%、海光 +67%；IDC 口径 2025 年国产 AI 芯片出货占 41%，另一口径国产化率却不足 10%。两个数字都真——这篇教你读财报季的国产芯片新闻，也聊聊这对二线城市开发者意味着什么。
NVIDIA 开源 Nemotron 语义分块模型：分块评测领先 GPT-5.6、9B 版 11GB 显存就能跑。做知识库这些年我最深的体会是：RAG 坏，多半坏在第一步的切分上——这次英伟达把行业最看不上的脏活做成了开源模型。
字节新模型把'中文文字渲染'做成了头号卖点，Arena 文生图榜 1397 分登顶。巧的是我这 7 天天天用 AI 画博客封面，恰好在这个卖点上踩了一整周的坑——程字员、开虔者、2024 年……这是翻车实录和避坑流水线。
哈佛对 6200 万工人的研究：公司用上生成式 AI 后，初级开发者就业率六个季度降约 10%，大厂三年应届招聘腰斩。作为一个高职外聘讲师，我的学生就是这组数据里最脆弱的那群人——这是我在实训课上的应对。
鸿蒙生态大会 2026：HarmonyOS 6 终端破 8000 万台、年底冲 1 亿，原生应用超 10 万个。徐直军的"1 亿临界点"三段论讲透了生态规律，而 10 万原生与 40 万可调用之间，藏着程序员未来几年的活儿池子。
教育部等五部门印发《"人工智能+教育"行动计划》。作为一个高职外聘讲师兼学校系统开发者，我从金华职大把汽车产线搬进课堂、学生操作失误率降六成的案例里，看到了 AI+教育最先兑现的地方。
2026 年夏天，四家国产实验室六周内相继放出前沿级开源模型。上限、全能、性价比三张牌怎么打？普通开发者和教育场景到底该押谁？所有论据附来源。
连肝几个晚上眼睛胀痛，一杯苦丁茶半小时压下去。中医的账怎么算、哪些人碰不得、以及程序员眼痛最常见的误区：把干眼当肝火治。
评副高没把握，就换条路走。软考高级能撬动什么、撬不动什么——课酬定档、职称晋升、个税抵扣，备考之前先把这笔账算清楚。
在广西干IT，是不是注定干不过广东？工资到多少就到头了？天花板确实存在，但它卡住的从来不是你以为的那样东西。
GLM-5.3 上了国家超算互联网。这不是一次普通的模型上架，而是“国家队算力”和“国产开源模型”的一次正式握手。算力这碗饭，可能要重新分了。
免费调 GPT、白嫖大模型 API——网上的 AI“公益站”看着像雷锋，可 GPU 的电费从不打折。免费的从来最贵：他们到底靠什么活？你付出的又是什么？拆给你看。
ReAct、计划-执行、反思、编排-执行、多智能体——Agent 架构眼花缭乱，拆开看其实就五种姿势。没有万能架构，只有对路的架构：先看任务长什么样，再选骨架。
Agent 聊几十轮就忘初衷，隔天开机谁都不认识。有人递来药方：向量数据库+RAG。这副药治得好“查不到资料”，治不好“记不住事”——记忆不是搜出来的，是长出来的。
AI办公不是什么未来图景，是我现在的日常：会议纪要它写、初稿它出、脏活它干。但方向盘还在我手里——工具再快，也得有人知道往哪开。
同一个 DeepSeek，接在不同的 harness 里，干出来的活天差地别。模型是买来的马，缰绳、鞍具、驭术这套 harness 才是自己的手艺。聊聊 Agent 时代的真护城河。
Lightricks 的开源视频生成模型一路卷到 LTX-2.3：文生视频、图生视频、消费级显卡可跑。聊聊我把开源视频模型接到自己工作流里的体验，以及它离『人人都是导演』还差多远。
日子明明比三十年前好太多，为什么人人都在焦虑？答案不在日子本身，在三样被科技改变的东西：参照系、确定感、被追赶的速度。聊聊一个技术乐观派的清醒。
爬山看猴子，看到一则活寓言：猴群因投喂而兴，猴王因傲慢而跌。风口、平台、行业红利，和满山的香蕉一样——喂你的人下山之后，石头还是那块石头。
7月17日A股暴跌，创业板指跌超7%，AI、芯片、电力全线重挫。但AI还是那个AI，变的不是技术，是预期。一个程序员兼兼职讲师的碎碎念。
西北大学通报贾浅浅抄袭、撤销硕士学位与副教授职称。比抄袭更可恶的，是靠名头名利双收的人。一个不太看重 Title、兼课课酬却因此少一截的兼职讲师的一点碎碎念。
生产变容易不等于赚钱变简单。有 OPC 成功，但更多的是沉默的失败——业务逻辑没跑通、商业不闭环，AI 再厉害也拯救不了。
我承认，最初接触 AI 的时候，我也曾被它强大的计算能力和学习速度所震撼。程序员出身的我，深知代码的威力。但随着对 AI 了解的深入，我越来越觉得，它像极了我们身边那些擅长考试，却在生活里处处碰壁的“做题家”. 我的大女儿今年小学五年级，成绩一直名列前茅。各种奥数题、英语竞赛，她都能轻松搞定。可有一
随着人工智能技术的飞速发展，AI工具已经渗透到我们生活的方方面面，学习也不例外。现在的小学生，写作业时动不动就想求助于AI，这让不少家长感到焦虑：孩子会不会因此丧失独立思考的能力？AI作业助手，究竟是帮助学习的“蜜糖”，还是阻碍成长的“砒霜”呢？ 首先，我们要承认AI在某些方面确实能给小学生带来便利
高考结束，志愿填报接踵而至。面对成百上千所高校、五花八门的专业，考生和家长往往感到无所适从。近年来，各种“AI志愿填报”产品应运而生，声称能利用大数据分析，为考生提供个性化、最优化的志愿方案。那么，这些AI助手究竟是雪中送炭的利器，还是暗藏风险的陷阱？让我们一起拨开迷雾，理性看待AI在志愿填报中的作
设置票据为刷脸票 添加刷脸设备，注意账号写入设备的MAC地址 刷脸机上的设置，websocket无需填写 http
有时候我们想要把浏览器整个页面截图保存下来，当页面有翻页的时候，用微信或者qq的截屏功能就显得心有余而力不足。 其实谷歌浏览器（或者说基于谷歌内核的浏览器都可以360） 如何使用Chrome进行网页截图？ 1. 开发者工具截图 打开开发者工具： 按下F12键。 按
我们的票务系统有两套，一套是影剧院的选座，一套是适合景区游乐场的票务。 根据项目需求评估，景区游乐场的票务是比较适合项目的。但是景区内有个演出场馆，需要购买演出门票的适合自动的分配座位号（不提供选座的功能）。 这时候就需要在门票设置上做一些二开了； 首先增加一个表：场馆座位信息表，为了减少后端的工作
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今天看到了这么一段话： “下一个阶段是当你上网时，你和一个你以为是人类的对象建立了友谊。比如你在某个网站上认识了某个人，有很好的关系，他真的理解你，总是听你诉苦，所以你开始信任他，觉得自己交了一个好朋友，一个灵魂伴侣。但它不是人，是机器。 然后这个机器利用亲密的力量开始以一种非常微妙的方式操纵你，说
昨天，我家小宝贝趁我一个不注意，偷偷拿我的手机去淘宝逛逛。没过多久，她急匆匆地跑过来，小脸红扑扑的，对我说：“爸爸，我、我好像不小心点到下单了……” 我一看，原来她看上了一个可爱的手套。想到她以前拿妈妈的手机不小心买过网课，被妈妈批评得小脸皱成了一团，我心里就软了。我笑着摸了摸她的头：“你真是个小可
一个简约而不简单的选座票务消费系统 在线选座票务系统的特点： 多样化场馆座位分区设计，以不同颜色区分区域门票价格，座位状态标识、座位信息实时统计；支持缩放灵活移动，便于工作人员和观众自助选座购票；可以编辑场次的名称、时间、购票注
生成的问题和过程还不是很详细，仅作抛砖引玉，最终结果以json 输出则可以通过api调用集成到应用中 效果如下
最近要与某院校合作开AI通识课，做了个大纲。 课程名称：人工智能应用基础（大语言模型导向） 课程代码：AI101 学时数：32 学时 学分数：2 学分 授课对象：全校各专业学生 (零基础) 先修课程：无 一、课程目标 消除恐惧：建立对人工智能的正确认知，消除对 AI 技术的神秘感和恐惧感。
还记得我慧票务消费系统第一次申请软件著作权的时候，那可真是个大工程！需要打印一大堆材料，然后邮寄到北京，等得心急。前段时间，系统升级后，我决定再申请一次软著。没想到，现在的申请流程简直太方便了！完全不用像以前那样折腾，直接在版权保护中心的网站上就能在线办理。整个过程非常顺畅，大概一个半月，证书就到手
万事开头难 我在新年上班的第一天就发了个朋友圈：“2024启航，努力成就更好的自己”。 我在这里分享一些关于如何成就更好的自己的方法。我也有想把自己的计划、目标以及方法分享出来，一方面督促自己，一方面想寻求志同道合的的人一起进步。在无数个夜里躺在床上，思考着如何才能让自己更自律、如何让自己每天都有进
学校的机房中了勒索病毒，大多数服务器是windows几乎全部应用都遭殃了，而我们负责的项目虽用.net 部署但在linux 平台上侥幸躲过一劫。虽如此，学校仍要求我们在服务器上安装杀软。对比了很多杀软，本着贪污浪费是极大的可耻思想，最终决定使用免费的clamav。安装过程也很简单。 安装过程如下（U
30十块钱得到什么？一包烟？两杯奶茶？我要是说得一套专属的NAS影音系统你相信嘛？ 废话少说，先上图！ Casa OS页面
如下图所示，上传大文件的时候遇到这种情况，通常来说不一定是程序的问题。很大的原因Nginx就拦截，所以看程序的日志是不会有任何记录的。 如何解决？ 知道原因了解决就简单了，只要配置nginx运行上传文件的大小即可； 不知如何定位问题的同学，百度一下”413 Request Entity Too La
想写一些东西，提笔却不知如何下手 工作十几年，工作经验三十几年，你知道我有多努力。现在自由人，离财富自由就查一个带我的大佬了。 一些看起来还不错的作品https://ticket-book.zl771.
以前一直在NAS上搭建了个随手记，平时的工作、生活记录都是随手记。一直想弄个自己的博客却又懒，现在工作少了，终于部署起来了。这也不是第一次部署了，希望这次能够坚持下来。同时也会慢慢的把随手记上的内容搬迁过来了。