【新智元导读】一封内部信揭开了AI巨头们之间最尴尬的秘密。 2026年1月8日，一则消息在社交媒体上炸开了锅。 根据内部Slack泄露的消息，xAI联合创始人Tony Wu向全体员工发布了一则紧急通知： 各位同事，相信很多人已经发现，Cursor中的Claude（Anthropic）模型已无法响应。据Cursor反馈，这是Anthropic针对所有主要竞争对手实施的新政策。 这既是坏消息，也是好消 ...

标题：都2025年了，你还在忍受AI胡乱算数？我给它装了个Python外挂，神了！ 【崩溃瞬间：AI你是不是在逗我？】 作为一名正在死磕AI智能体的学员，前几天我一度以为大模型是万能的。

如果你现在还把“写代码”这件事，和“要学一门编程语言、啃完几十小时课程、装一堆开发环境”绑在一起，那你大概率会被这个故事震一下。主角 Elena，本职是 AI 研究员：每天看论文、测模型、写报告，懂算法、懂模型原理，看 paper ...

Facebook 2025年Python类型调查在1200多名受访者中进行，重点介绍了Python开发人员如何以及为什么越来越多地采用该语言的类型提示系统。该调查还揭示了开发者最看重的东西，以及他们最大的挫折和愿望。 总体而言，86%的受访者表示他们 ...

随着AI技术在软件开发领域的快速发展，AI Coding作为一款强大的AI辅助开发工具，正在深刻改变着我们的开发模式。然而，在实际应用过程中，许多开发人员在早期使用这类工具时存在一些认知误区，影响了工具效能的最大化发挥。

数据公开后，以及《Nature》为此专门撰写的社论，标志着DeepSeek在学术严谨性和技术原创性上获得了国际最高认可，彻底洗刷了外界对于中国大模型“套壳”或“跟随”的刻板印象。

说到底，MIT这项关于递归语言模型的研究为我们展示了一种全新的AI工作方式。不再是让AI硬记所有信息，而是教会AI如何聪明地利用外部资源，如何分解复杂问题，如何进行有效的信息管理。这种方式不仅更加高效，也更加接近人类的思维模式。

DeepSeek-V4的技术亮点体现在对数据模式的理解能力上。以“数草莓中字母r的数量”这一经典问题为例，上一代模型因无法理解“计数”概念，只能依赖训练数据中的错误答案，导致频繁出错。而新模型通过改进训练机制，能够真正理解任务本质，避免此类低级错误。团队还攻克了“灾难性遗忘”问题——在模型复杂度提升的过程中，V4保持了性能稳定性，未出现能力退化现象，这为构建编程Agent奠定了基础。

去年7月，由于DeepSeek下载量从高峰期的8000多万暴跌至2000多万，下滑72.2%，“DeepSeek跌落神坛”就成为了当时互联网最热门的话题。 根据DeepSeek内部的基准测试，V4在编程任务上的表现超过了目前市场上的主流竞品，包括Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列。

传统基础模型在S-NIAH单针大海捞针等简单检索任务中尚能维持表现，但在信息密度更高的复杂任务中，其推理性能随输入长度增加而下降。相比之下，RLM在输入长度超过特定阈值区间后，依然保持得分稳定性。

我喜欢接受挑战，而已经有一段时间没有在Linux上找到值得挑战的东西了。直到我遇到了AerynOS。说实话，这个Linux发行版并不算难用；只是它的安装程序并不会手把手教你。完成安装后，你会得到一个从零构建、完全原子化、并提供精美KDE ...

雷・库兹韦尔在《奇点临近》中提出过「加速回报定律」，认为技术进步呈指数增长，并预测奇点将在 2045 年左右到来，人类可实现与技术的融合。