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斯坦福最新研究：硅谷的 AI 创业潮，其实是一场大型的资源错配
斯坦福大学一项涵盖 1500 名员工和 52 名 AI 专家的研究，量化分析了 844 项职业任务对 AI 自动化的需求。研究发现，仅有小部分任务员工渴望自动化（7.11%），且需求在不同行业差异巨大。将此需求与硅谷 AI 创业公司（YC 孵化 723 家）和学术研究（17064 篇论文）的投入方向对比，发现高达 41.0% 的创业努力和大量研究集中在员工既不需要也不想要的任务上（“低优先区”和“…- 0
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谁最容易被 AI 替代？清华大学教授刘嘉：初级白领最危险
文章通过清华大学心理与认知科学系主任刘嘉教授与腾讯科技主编的深度对话，探讨了 AGI 时代下人类如何应对 AI 冲击、重估自身价值的根本问题。刘嘉教授指出，第一次工业革命解放了“身体”，而 AI 时代正在解放“技能”，导致知识密集型岗位尤其是初级白领最容易被替代。他强调 AI 并非人类的替代者，而是“照见人类价值的显微镜”，促使人们思考真正热爱和擅长什么。文章还深入剖析了 AI 目前缺乏“0 到 …- 0
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Anthropic 联合创始人：AI 的“扩展法则”与通往人类级智能的可预测之路 | 附全文 1.5 万字+视频
文章是 Anthropic 联合创始人、前理论物理学家贾里德·卡普兰在 YC AI 创业学院的访谈实录。他指出，当代 AI 革命的真正引擎是“扩展法则”，即通过系统性增加计算、数据和模型规模，AI 性能提升遵循精确可预测的规律。他强调，AI 模型能完成的任务长度大约每 7 个月翻一番，预示着 AI 将能够处理从几分钟到几天、几周乃至数年的复杂任务。卡普兰认为，实现人类级 AI 需克服知识获取、长期…- 0
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AI 编程上瘾指南，一天不用浑身难受
文章详细阐述了 AI 编程在当前技术变革中的战略价值和机遇，指出其将传统开发模式从 IDE 辅助转变为人机协作的编程伙伴，并有效解决了重复编码、需求偏差和文档维护等效率瓶颈。作者提出了以 CodeBuddy 为核心的编程方法，构建了包含信息层、工具层、能力层（提示工程）和质量层的 AI 编程生态。在此基础上，文章系统性地阐述了 AI × SDLC（软件开发生命周期）方法论的五大核心能力：结构化任务…- 0
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人机协作
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