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最近翻各家大厂的技术报告，很容易生出一种错觉：大模型好像已经把人类的网络安全防线打穿了。NYU CTF、Cybench、CyberGym 排行榜上，不管闭源大厂还是开源新秀，漏洞解决率动不动就 80% 往上。
为 Agent 建记忆，花掉了上亿 Token，结果在相当一部分情况下，回答准确率甚至低于直接用RAG检索聊天记录。
当数千个大语言模型智能体被连入同一个网络、彼此可以自由交流并不断更新观点时，会发生什么？
随着大模型能力的不断提升，人机交互的模式，是否也到了重新设计的时候？语音开始站到了这一轮人机交互的前沿。Wispr Flow估值已经冲到了20亿美元。硬件也开始以各种产品形态进行尝试。
高考后第15天，田家铭靠一节AP微积分课程挣到了3000块。此后两年，他围绕个人教学品牌做到百万级营收，但很快触到了天花板——一天只有24小时，“卖时间”永远有上限。于是，这个苏州大学金融学专业的00后，做了一个反常识的决定：用教育这个确定性极强的现金流生意，去喂养AI这个充满不确定性的新方向。
过去两年，AI for Science 正在经历一场肉眼可见的转向。自 AlphaFold 拿下诺贝尔奖、AlphaFold 3 和 ESM3 等模型相继问世后，AI 在生命科学里的角色，已经不再局限于预测一个蛋白结构或生成一段序列，而是开始直接接管“提出科学假设”这一核心环节。
材料科学一向被视为经验科学。几十年来，研发范式几经更迭，从爱迪生式试错到材料基因工程，再到计算模拟，却始终绕不开同一道约束：物理模型只在成熟体系内有效，一到新材料就失灵；行业积累的数据是写给人看的，一条不过十几个数值，撑不起AI的学习。结果是，人类用了数千年的金属材料，真正探索过的成分空间或许还不到10%。
5580元，四张24GB P40，合计96GB显存。老计算卡就这么水灵灵地又上岗了。 这条闲鱼商品，卖家标称双路E5-2686 v4、64GB内存，不含硬盘，附M.2转接卡和导轨，仅限南京自提。
你的旧衣服怎么处理的？
上周五，我写了一篇关于B站鱼灾的文章DeepSeek的尽头，居然是一条会喊你爸爸的蓝色大肥鱼，不少朋友在评论区和私信里问要怎么养鱼。