当沃尔玛十年营收增长2000亿却员工零增长时，「劳动力脱钩」已渗透非科技领域。英伟达以4万亿市值创造新纪录时，劳动与资本大脱钩早已开始。此时，需要重新理解AGI：它并非突发事件，而是渐进革命。
Gemini 3.0还未杀到，一系列惊艳实测就已宣告：AI「生成涌现」时代，真的来了！几乎同一时间，国内一款新生AI神器，竟将这股超能力塞进手机，30秒手搓一个APP。
单Transformer搞定任意视图3D重建！
今天的朋友圈，被一款叫「灵光」的APP刷屏了。了解了一下，这是一款来自蚂蚁集团的AI 应用，定位是面向普通人的零门槛全模态 AI 助手，还可以自然语言30秒生成可互动的小应用。这让我想到了还在预热，这周即将发布的Gemini3.0，一句话生成操作系统，这都给了我们一个无限想象力的画面。未来，AI生成的边界是什么？
CUDA 代码的性能对于当今的模型训练与推理至关重要，然而手动编写优化 CUDA Kernel 需要很高的知识门槛和时间成本。与此同时，近年来 LLM 在 Code 领域获得了诸多成功。
上周，来自 Anthropic 的研究人员表示，他们最近观察到“首个由 AI 协同操作的网络攻击行动”，在一次针对数十个目标的攻击活动中，他们检测到有黑客使用该公司的 Claude AI 工具参与行动。不过，外部研究人员对 Anthropic 这一发现的评价要谨慎得多。
前几天 nano banana 2 的泄漏版本，正在网上被疯狂转载，奥特曼眼看着流量不能被 Google 再抢了去，一点预告都没有，直接就发布了 GPT-5.1。
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，破解AI芯片核心难题。他们攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）这个占能耗87%的「黑洞」，利用忆阻器可编程特性打造能自适应数据分布的「智能标尺」，使AI芯片功耗锐减57.2%，面积缩小30.7%，为下一代高效AI硬件系统开辟新路。
Agnes AI 在 9 月移动端 App 推出后，增长势能全面爆发：短短两个月新增注册用户 300 万，日活跃用户突破 20 万。而作为对比，Instagram 达到首个百万用户用了 2.5 个月，Snapchat 则耗时 10.5 个月。
随着生成式 AI 的快速发展，从文本生成图像、视频，到构建完整的三维世界，AI “创造空间” 的能力正以前所未有的速度突破边界。然而，现有 3D 场景生成方法仍存在明显局限：模型往往直接输出每个物体的几何参数（位置、大小、方向等），结果容易出现漂浮、重叠、穿模等问题；场景结构缺乏逻辑一致性，难以编辑或复用，更无法像程序那样精确控制空间关系与生成逻辑。
