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模型不是壁垒,Harness 也不是

模型不是壁垒,Harness 也不是

2026年AI开发者圈最热的词"Harness"(马具)引发两派激辩。但真相或许是:Harness与模型正在"共同进化"——今天精心设计的规则会被下一代模型内化,而Harness积累的执行数据又反哺模型训练。真正的壁垒既不是马也不是马具,而是"换马具的速度"和飞轮转速,Cursor正是靠几百万开发者的使用数据让这条"咬尾蛇"越转越快。
AI
“AI灭世”,其实是Mythos和GPT-6的生意经

“AI灭世”,其实是Mythos和GPT-6的生意经

AI大厂一边渲染"AI灭世"风险,一边拼命推新品的"末日狂欢"营销套路正被戳破——杨立昆痛批Anthropic Mythos是"自我陶醉的胡说八道",马库斯指出其攻破火狐时"浏览器沙箱被关闭"、廉价开源模型也能实现类似功能。这种"叙事占位"本质是"机构俘获":先以244页系统卡文档吓唬公众,再推出"玻璃翼计划"展示安全诚意,最终让企业客户为高确定性的"省心"买单。但真正的风险不在科幻式的天网觉醒,而在当下带偏见、幻觉的AI已被深度整合进社会运作,放大人类的愚蠢与漫不经心到可怕程度。
AI
岗位消失、专业停招,他们因为AI被迫“毕业”

岗位消失、专业停招,他们因为AI被迫“毕业”

AI正以势不可挡之势改写职场与教育版图,中国传媒大学、华东师范大学等高校批量撤销翻译、摄影、动画等易被AI替代的专业,人工智能专业却成为新增最多的学科。这场变革中,"经验在飞速迭代的时代面前什么都不是",而高校教育与企业需求之间的裂痕,正让无数年轻人陷入"毕业即失业"的困境。
会用AI,已经没那么值钱了

会用AI,已经没那么值钱了

当AI工具从稀缺变成泛滥,"会用AI"正在快速贬值——真正的分水岭已从"使用能力"转向"判断能力"。本文指出,未来最值钱的人不是最早掌握新工具的人,而是能建立判断标准的人:他们懂得区分AI的适用边界与风险场景,能在兴奋中保持冷静、在怀疑中保留好奇,既不让思考外包给AI,也不因工具强大而交出人的位置。
AI
“提示词工程”会消失吗?

“提示词工程”会消失吗?

每隔几个月,就有人跳出来说:“提示词工程要凉了。”每隔几个月,又有人反驳:“顶级提示词依然是核心竞争力。”争论双方似乎都在自说自话,却忽略了一个更隐蔽的事实——他们争论的那个“提示词工程”,定义本身已经变了。 本文试图跳出技术演进的口水仗,从《学会提问》的批判性思维视角出发,拆解这场未被察觉的范式重构:当AI不再需要我们“迁就”它,我们该如何重新学会“表达自己”?
AI,个人随笔
浅谈中台在AI时代下的未来

浅谈中台在AI时代下的未来

当中台引以为傲的‘边际成本递减’遇上AI的‘按需生成’,一场关于组织能力的范式转移正在悄然发生。文章犀利指出,AI正在将复用逻辑从‘提前沉淀’变为‘即时生成’,这让传统中台面临价值重估。本文将带你穿透技术变革的迷雾,看清中台如何从‘能力复用中心’进化为‘最佳实践中心’,以及中小公司如何避免陷入‘投入大、产出小’的中台陷阱。