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Helio 做的是 AI Native Workforce——让 AI 同事成为团队的原住民。在 Helio 里，AI 不是侧边栏的助手按钮，不是输入框对面的服务员，而是坐你旁边工位的同事——拥有自己的名字、头像、邮箱，和真人一起出现在组织联系人列表里。
博尔赫斯笔下有个记住一切的人，21 岁被记忆压到窒息而死。尼采说没有遗忘就不可能活下去。现在，数亿人每天使用的 AI 助手正在获得完美记忆，而这个能力的真正代价，可能是人类翻篇的自由。
同一周，ClickUp 裁员 22%，同时宣布开出 100 万美元年薪的薪酬区间，专门用来吸引「AI 原生」人才。Wix、Webflow、Meta 随后也做了类似的举动。原文：How to become the AI-native hire every company wants, @anitakirkovska，May 2026
来自 ETH Zurich 的 Florian Tramèr 团队在最新论文中抛出了一个出乎意料的问题：如果 AI"看到" 的图，根本不是你肉眼看到的那张，会发生什么样的后果呢？他们把这种现象称作 AI 权威清洗（AI Authority Laundering）。
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
2026年5月，两篇重磅研究在一周内相继发表。一组来自加州大学伯克利分校研究团队，样本是美国 20 所公立研究型大学的 95,513 名本科生。研究发表在《Science》科学杂志上，主题是大学生如何使用生成式 AI，以及怎样用它作弊。
绝大多数 AI 陪伴产品，都是基于通用模型的使用，利用提示词框架对模型进行定向约束，所以角色的表达仍然停留在「人类平均水平」，本质都是提示词驱动下的角色扮演。但陆弘毅做蕾伊的方法完全不同。团队先为她写了几十万字的人格语料，确定她从小到大的经历、行为与反应、深层性格和内在冲突，再把这些只属于蕾伊的数据灌进他们自研的「超人格化模型」。
最近和几个做 AI 出海的朋友聊天，大家已经很少去聊哪个模型又刷了榜。谈论最多的，是哪个模型调度平台好用、实惠、安全。 这话题我是一点都不意外。毕竟前不久全球大佬都在扎堆往 AI 这个方向挤。老话说得
根据外媒 Axios 的最新报道，一位 AI 顾问告诉 Axios，他有个客户最近一个月在 Claude 上花了 5 亿美元。不是 500 万，不是 5000 万，是 500000000 美元，折合人民币三十三亿。
一家名为脸谱心智（FaceMind）的初创公司就在顶级学术会议 EMNLP 主会上系统性地揭示了这个问题，并给出了解法。更有意思的是，就在「马嘉祺」事件前不到两周，全球最强 AI 公司之一 Anthropic 也在自家产品中悄悄落地了一次高度相关的改造 —— 方向与脸谱心智一年前的论文几乎完全一致。