科学发现迎来AI变革，实验室成为新战场
过去两年，我目睹了AI在办公室里承接大量琐碎任务：编写代码、记录会议、进行检索、排版文档，甚至帮人打开一封难以措辞的邮件。然而，若仅将其视为"更高效的白领工具"，我认为这一定位过于局限。科学智能（AI for Science）正在将模型推向实验室、数据中心和研究团队的交汇点。这里的愿景并非让模型替科学家撰写更规范的论文，而是让它融入科学发现的完整链条：提出假设、设计实验、采集新数据、再决定下一步验证什么。届时，科学研究的瓶颈将从"是否有创意"转向"实验与数据能否跟上步伐"。基础模型（foundation
让AI学会说人话
上篇扒了383份简历的稿子爆了之后，我收到一条私信，开门见山：太假了，能不能别用AI写东西？我犹豫了一下，然后决定——不是退回去手写，而是教AI自己学着写得不像AI。一场25轮的自动化实验 · 全程开源那条私信就一句话。"太假了，能不能别用AI写东西啊？"发信的人说得没错，而且我不打算装。那篇383份简历：智谱、MiniMax、Kimi，到底都是些什么人？383份简历是AI扒的、AI总结的、AI统计的，文章也是AI写的。全程只有一样是我的：想法——去看看这三家公司里到底都是些什么人。他戳破的是另一层：哪怕
AI自主进化新时代：三巨头引领未来
2026年3月，全球AI竞赛进入全新阶段。OpenAI、谷歌DeepMind和Anthropic三大领军企业几乎同步宣布，AI已具备递归自我优化能力——模型能够自动改进代码和训练数据，无需人类工程师持续介入。这一突破被视为人类文明史上的重要转折点，标志着AI从"工具"向"自主智能体"的转变。什么是"递归自我优化"？递归自我优化（Recursive Self-Improvement）是AI领域长期探讨的概念，指AI系统能自主识别不足，并通过修改代码、优化算法和