跳到正文

X

关注 AI 研究者、开发者与机构的动态

当前显示全部 AI 相关新闻
按账号或来源筛选(536)
全部X新闻X:Rohan Paul1546 条X:Kim1265 条X:阿易 AI Notes968 条X:阿里云 / Alibaba Cloud491 条X:Testing Catalog431 条X:cb_doge404 条X:Elvis Saravia386 条X:Elon Musk356 条X:OpenRouter332 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)330 条X:Ethan Mollick317 条X:Artificial Analysis301 条X:PixVerse295 条X:ZHO257 条X:SemiAnalysis249 条X:Replit232 条X:OpenAI Developers219 条X:小北193 条X:Dex Horthy(HumanLayer)162 条X:swyx162 条X:MiniMax158 条X:Gemini157 条X:Emad Mostaque144 条X:Tibo131 条X:AI Safety Memes130 条X:Epoch AI126 条X:OpenAI125 条X:X.PIN120 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)106 条X:Runway104 条X:Google AI for Developers103 条X:蚂蚁百灵101 条X:面壁智能 OpenBMB97 条X:马东锡 NLP94 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)92 条X:Luma AI92 条X:Claude Devs91 条X:洪明89 条X:Jason Liu88 条X:Nathan Lambert87 条X:Frank Wang 玉伯86 条X:fofr83 条X:Sam Altman81 条X:赵纯想80 条X:Gabriel79 条X:Yuchen Jin78 条X:Perplexity72 条X:阑夕71 条X:Eric Zakariasson71 条X:Cohere69 条X:Francois Chollet68 条X:Claude64 条X:Peter Steinberger64 条X:Tencent WorkBuddy64 条X:opencode63 条X:Greg Brockman61 条X:Krea AI60 条X:Microsoft Research55 条X:通义千问 / Qwen53 条X:karminski53 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)52 条X:Suno52 条X:腾讯混元51 条X:Anthropic50 条X:OpenClaw49 条X:Thariq48 条X:Google DeepMind45 条X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)42 条X:AK41 条X:Charlie Holtz41 条X:Deedy Das38 条X:Google AI38 条X:Boris Cherny36 条X:可灵 Kling AI32 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:百度 Baidu30 条X:AI at Meta28 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)27 条X:Josh Woodward26 条X:Logan Kilpatrick26 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)26 条X:Viggle AI26 条X:Noam Brown22 条X:李继刚20 条X:Andrew Milich20 条X:Odyssey20 条X:SpaceXAI20 条X:硅基流动 SiliconFlow18 条X:华为云18 条X:Tianyi Cui17 条X:DeepSeek16 条X:Sundar Pichai14 条X:fal (@fal)13 条X:Mistral AI13 条X:PixVerse (@PixVerse)13 条X:智谱 Z.ai12 条X:ARC Prize (@arcprize)12 条X:Demis Hassabis12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:Arena (@arena)11 条X:Philipp Schmid(Google DeepMind 开发者体验) (@_philschmid)11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Arthur Mensch(Mistral CEO) (@arthurmensch)10 条X:Barret 李靖10 条X:DAIR.AI (@dair_ai)10 条X:ElevenLabs (@elevenlabs)10 条X:Eric Mitchell10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Noah Zweben10 条X:卡兹克 (@Khazix0918)9 条X:Fei-Fei Li9 条X:Georgi Gerganov(llama.cpp) (@ggerganov)9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条Tripo(官方 X)8 条X:Cognition (@cognition)8 条X:Cursor (@cursor_ai)8 条X:Figure AI (@Figure_robot)8 条X:Gemini Notebook (@Gemini_Notebook)8 条X:Hao AI Lab8 条X:Higgsfield AI (@higgsfield)8 条X:Jeff Dean8 条X:Manus (@ManusAI)8 条X:Meshy (@MeshyAI)8 条X:MiniMax Design (H3) (@Hailuo_AI)8 条X:谢赛宁7 条X:Jim Fan7 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条X:Lisa Su(AMD CEO) (@LisaSu)6 条X:NotebookLM0 条@berryxia · 历史来源430 条@vista8 · 历史来源262 条@op7418 · 历史来源231 条@google · 历史来源30 条@getsuperintel · 历史来源9 条@latentspacepod · 历史来源9 条@android · 历史来源8 条@dreamlabla · 历史来源8 条@mannybernabe · 历史来源8 条@karpathy · 历史来源7 条@alexatallah · 历史来源6 条@ryanleeminimax · 历史来源5 条@theo · 历史来源5 条@aidotengineer · 历史来源4 条@dkundel · 历史来源4 条@reach_vb · 历史来源4 条@dotey · 历史来源3 条@eliebakouch · 历史来源3 条@googlechrome · 历史来源3 条@kilocode · 历史来源3 条@maxforai · 历史来源3 条@newsfromgoogle · 历史来源3 条@richardssutton · 历史来源3 条@skylermiao7 · 历史来源3 条@victorsuortiz · 历史来源3 条@ajambrosino · 历史来源2 条@akashi203 · 历史来源2 条@anatolikopadze · 历史来源2 条@andrewcurran_ · 历史来源2 条@antirez · 历史来源2 条@barrnanas · 历史来源2 条@coreyching · 历史来源2 条@deanwball · 历史来源2 条@designarena · 历史来源2 条@fellmentke · 历史来源2 条@gergelyorosz · 历史来源2 条@gmi_cloud · 历史来源2 条@gravicle · 历史来源2 条@hxiao · 历史来源2 条@id_aa_carmack · 历史来源2 条@jackminong · 历史来源2 条@lennysan · 历史来源2 条@mada299 · 历史来源2 条@microsoft · 历史来源2 条@mikastars39 · 历史来源2 条@mitchellh · 历史来源2 条@nabeelqu · 历史来源2 条@rudrank · 历史来源2 条@sebastienbubeck · 历史来源2 条@zan2434 · 历史来源2 条@___harald___ · 历史来源1 条@_boraturan · 历史来源1 条@0xjaniak · 历史来源1 条@0xkato · 历史来源1 条@47fucb4r8c69323 · 历史来源1 条@559hkdt · 历史来源1 条@aaliya_va · 历史来源1 条@abhikatte42 · 历史来源1 条@abhishekpatiil · 历史来源1 条@aboutberlin · 历史来源1 条@addyosmani · 历史来源1 条@agi2asi · 历史来源1 条@aiaicreate · 历史来源1 条@aimlapi · 历史来源1 条@aisaonehq · 历史来源1 条@aisystemprompt · 历史来源1 条@alemtuzlak · 历史来源1 条@alexxubyte · 历史来源1 条@alupsasca · 历史来源1 条@amasad · 历史来源1 条@ampcode · 历史来源1 条@anas_build_ · 历史来源1 条@aniketmaurya · 历史来源1 条@anitakirkovska · 历史来源1 条@anneliesgamble · 历史来源1 条@antigravity · 历史来源1 条@arafatkatze · 历史来源1 条@argofowl · 历史来源1 条@ashiknewazaj · 历史来源1 条@atabarrok · 历史来源1 条@atomic_chat_hq · 历史来源1 条@awe_automation · 历史来源1 条@awesomekling · 历史来源1 条@awscloud · 历史来源1 条@ayushagarwal · 历史来源1 条@baaadas · 历史来源1 条@bai_agi · 历史来源1 条@bbuddha_xyz · 历史来源1 条@bclavie · 历史来源1 条@beccalytics · 历史来源1 条@benfleming__ · 历史来源1 条@benhylak · 历史来源1 条@benjamineyliu · 历史来源1 条@bfl_ml · 历史来源1 条@bleysg · 历史来源1 条@bolna_dev · 历史来源1 条@bosmeny · 历史来源1 条@boxmining · 历史来源1 条@bozhou_ai · 历史来源1 条@brexhq · 历史来源1 条@brian_armstrong · 历史来源1 条@brianchew · 历史来源1 条@bridgemindai · 历史来源1 条@budgetpixel · 历史来源1 条@cahidarda · 历史来源1 条@calmpromptshq · 历史来源1 条@ce_zhang · 历史来源1 条@cedric_chee · 历史来源1 条@chaitralikakde · 历史来源1 条@chatgpt · 历史来源1 条@chatgptapp · 历史来源1 条@christinetyip · 历史来源1 条@christofsalis · 历史来源1 条@clark__labs · 历史来源1 条@cloudflaredev · 历史来源1 条@cnorth_13 · 历史来源1 条@cnzoecomeback · 历史来源1 条@cocohearts · 历史来源1 条@code_star · 历史来源1 条@codebyaurelia · 历史来源1 条@cohavygal · 历史来源1 条@commandcodeai · 历史来源1 条@consensusnlp · 历史来源1 条@contralabs_ai · 历史来源1 条@cozyblaze265065 · 历史来源1 条@crimedecoder · 历史来源1 条@crtr0 · 历史来源1 条@damnventures · 历史来源1 条@daniellockyer · 历史来源1 条@darioamodei · 历史来源1 条@davidmaliglowka · 历史来源1 条@davidondrej1 · 历史来源1 条@davidsacks · 历史来源1 条@dbirker78883 · 历史来源1 条@deryatr_ · 历史来源1 条@devfun · 历史来源1 条@diegocabezas01 · 历史来源1 条@digitalocean · 历史来源1 条@dimillian · 历史来源1 条@dimitrispapail · 历史来源1 条@discussingfilm · 历史来源1 条@dkthomp · 历史来源1 条@dmitryrybin1 · 历史来源1 条@dmsobol · 历史来源1 条@douglasyaody · 历史来源1 条@duckduckgo · 历史来源1 条@easyrouterio · 历史来源1 条@edgardobriban · 历史来源1 条@eisokant · 历史来源1 条@elliotarledge · 历史来源1 条@encrypted · 历史来源1 条@endpointarena · 历史来源1 条@envato · 历史来源1 条@escanorreloaded · 历史来源1 条@esrtweet · 历史来源1 条@ethanhe_42 · 历史来源1 条@eu_commission · 历史来源1 条@fba · 历史来源1 条@fdavidsont · 历史来源1 条@figmaweave · 历史来源1 条@finn_meeks · 历史来源1 条@first_tree_ai · 历史来源1 条@flavioad · 历史来源1 条@flowith · 历史来源1 条@fminzhou · 历史来源1 条@freddie_spirit · 历史来源1 条@frydwia · 历史来源1 条@futurestacked · 历史来源1 条@garrettlord · 历史来源1 条@garrytan · 历史来源1 条@gavinsbaker · 历史来源1 条@GayaniFigma · 历史来源1 条@genspark_ai · 历史来源1 条@gitlawb · 历史来源1 条@gneubig · 历史来源1 条@gokulr · 历史来源1 条@goodfireai · 历史来源1 条@goodnesmbakara · 历史来源1 条@googleaistudio · 历史来源1 条@gordic_aleksa · 历史来源1 条@gro_tsen · 历史来源1 条@hangsiin · 历史来源1 条@happycapyai · 历史来源1 条@haydenbleasel · 历史来源1 条@helloiamleonie · 历史来源1 条@hey_asiif · 历史来源1 条@hilbertspaess · 历史来源1 条@howtoprompt__ · 历史来源1 条@hq4ai · 历史来源1 条@hypersoren · 历史来源1 条@ianbremmer · 历史来源1 条@interaction · 历史来源1 条@intology · 历史来源1 条@iron_redux · 历史来源1 条@ithilgore · 历史来源1 条@itsreallyvivek · 历史来源1 条@jamesjyu · 历史来源1 条@jameszmsun · 历史来源1 条@jason_young1231 · 历史来源1 条@jawad_rahman_ · 历史来源1 条@jaydendavisnc · 历史来源1 条@jeffbarg · 历史来源1 条@jenzhuscott · 历史来源1 条@jiayuan_jy · 历史来源1 条@jilles · 历史来源1 条@jimcramer · 历史来源1 条@jimsyoung_ · 历史来源1 条@jinjingliang · 历史来源1 条@jjacky · 历史来源1 条@jjackyliang · 历史来源1 条@joefioti · 历史来源1 条@joi___ai · 历史来源1 条@joinhandshake · 历史来源1 条@joinpursuit · 历史来源1 条@joulee · 历史来源1 条@jsconfasia · 历史来源1 条@jsrailton · 历史来源1 条@juminoz · 历史来源1 条@kaizero_ainta · 历史来源1 条@karanganesan · 历史来源1 条@kdaigle · 历史来源1 条@kentherogers · 历史来源1 条@kevinsays · 历史来源1 条@khudonogov · 历史来源1 条@koraykv · 历史来源1 条@kotekjedi_ml · 历史来源1 条@kuberwastaken · 历史来源1 条@kurz_gesagt · 历史来源1 条@kwindla · 历史来源1 条@lafalcemateo · 历史来源1 条@lakshyaaagrawal · 历史来源1 条@larrylv · 历史来源1 条@layoffai · 历史来源1 条@levinstanley · 历史来源1 条@lifeofjer · 历史来源1 条@livekit · 历史来源1 条@lostinlatencyx · 历史来源1 条@lotte_verheyden · 历史来源1 条@lqiao · 历史来源1 条@luciushq · 历史来源1 条@luckeyfaraday · 历史来源1 条@lukaspet · 历史来源1 条@madhavsinghal_ · 历史来源1 条@manassharmahere · 历史来源1 条@markiewagner · 历史来源1 条@marksaroufim · 历史来源1 条@marsxiang_ · 历史来源1 条@maseehg_ · 历史来源1 条@mattshumer_ · 历史来源1 条@mem0ai · 历史来源1 条@mengto · 历史来源1 条@merettm · 历史来源1 条@micahcarroll · 历史来源1 条@michael_chomsky · 历史来源1 条@michaelarnaldi · 历史来源1 条@microsoftai · 历史来源1 条@mike_acton · 历史来源1 条@mikeyyyzhao · 历史来源1 条@minchoi · 历史来源1 条@minimaxagent · 历史来源1 条@minu_who · 历史来源1 条@mkbhd · 历史来源1 条@modal · 历史来源1 条@moritzthuening · 历史来源1 条@moxie · 历史来源1 条@mstockton · 历史来源1 条@mtslive · 历史来源1 条@multimodalart · 历史来源1 条@neelnanda5 · 历史来源1 条@neilrahilly · 历史来源1 条@nickbaumann_ · 历史来源1 条@nirantk · 历史来源1 条@noemititarenco · 历史来源1 条@notjazii · 历史来源1 条@nousresearch · 历史来源1 条@oblomovius · 历史来源1 条@ollama · 历史来源1 条@onlyterp · 历史来源1 条@onlyzhynx · 历史来源1 条@organicgpt · 历史来源1 条@orgrem · 历史来源1 条@p0 · 历史来源1 条@palantirtech · 历史来源1 条@palmerluckey · 历史来源1 条@pandatalk8 · 历史来源1 条@parishilton · 历史来源1 条@patrickcarlyle · 历史来源1 条@patricktoulme · 历史来源1 条@paulg · 历史来源1 条@paulsolt · 历史来源1 条@pbdtokenrouter · 历史来源1 条@pererabinoy · 历史来源1 条@philhchen · 历史来源1 条@pirroh · 历史来源1 条@pjaccetturo · 历史来源1 条@postlive · 历史来源1 条@pranaveight · 历史来源1 条@prathamdby · 历史来源1 条@prince_canuma · 历史来源1 条@pumpkherm · 历史来源1 条@pvncher · 历史来源1 条@qiaoqiao2001 · 历史来源1 条@rajveerbach · 历史来源1 条@randyhaddad6 · 历史来源1 条@rauchg · 历史来源1 条@raveeshbhalla · 历史来源1 条@rayanpal_ · 历史来源1 条@rayfernando1337 · 历史来源1 条@redpoint · 历史来源1 条@ric_rtp · 历史来源1 条@richardsocher · 历史来源1 条@rileybrown · 历史来源1 条@robertvaradan · 历史来源1 条@ronshepherd · 历史来源1 条@rosmine · 历史来源1 条@rthiago · 历史来源1 条@ruben_kostard · 历史来源1 条@runware · 历史来源1 条@rvivek · 历史来源1 条@ryanjunejo · 历史来源1 条@safaricheung · 历史来源1 条@samuelstroschei · 历史来源1 条@sanmking · 历史来源1 条@saranormous · 历史来源1 条@savinovnikolay · 历史来源1 条@scale_ai · 历史来源1 条@scaling01 · 历史来源1 条@sdaily_ai · 历史来源1 条@secscottbessent · 历史来源1 条@seltaa_ · 历史来源1 条@sergiopaniego · 历史来源1 条@servasyy_ai · 历史来源1 条@sethltx · 历史来源1 条@shashankgoyal95 · 历史来源1 条@sherryyanjiang · 历史来源1 条@sherylhsu02 · 历史来源1 条@shl · 历史来源1 条@sighjith · 历史来源1 条@simistern · 历史来源1 条@southpkcommons · 历史来源1 条@sriramkri · 历史来源1 条@sshoaibali · 历史来源1 条@stalkermustang · 历史来源1 条@status_effects · 历史来源1 条@stevencheng · 历史来源1 条@stockanalystpro · 历史来源1 条@suekhim · 历史来源1 条@sultanalfardan · 历史来源1 条@suraj_sharma14 · 历史来源1 条@swisscheese4299 · 历史来源1 条@swmansion · 历史来源1 条@systematicls · 历史来源1 条@teksedge · 历史来源1 条@tftc21 · 历史来源1 条@theahmadosman · 历史来源1 条@themidasproj · 历史来源1 条@theonejvo · 历史来源1 条@therealadamg · 历史来源1 条@timsoulo · 历史来源1 条@tmuxvim · 历史来源1 条@tobi · 历史来源1 条@togethercompute · 历史来源1 条@trackernetwork · 历史来源1 条@trustkerneltech · 历史来源1 条@ttunguz · 历史来源1 条@tuhinchakr · 历史来源1 条@twistartups · 历史来源1 条@ubermenscchh · 历史来源1 条@udayan_w · 历史来源1 条@usefastlane · 历史来源1 条@uzyn · 历史来源1 条@valeriocapraro · 历史来源1 条@vasuman · 历史来源1 条@vdbergrianne · 历史来源1 条@vibeguessing · 历史来源1 条@victoriakimse · 历史来源1 条@victoriawu77 · 历史来源1 条@victortaelin · 历史来源1 条@vikaskansalhq · 历史来源1 条@volchika · 历史来源1 条@walden_yan · 历史来源1 条@warpdotdev · 历史来源1 条@waynesutton · 历史来源1 条@wesroth · 历史来源1 条@whosamberella · 历史来源1 条@xdinodeer · 历史来源1 条@xicilion · 历史来源1 条@xucian_ · 历史来源1 条@yacinemtb · 历史来源1 条@yaojingang · 历史来源1 条@yevr19 · 历史来源1 条@yoheinakajima · 历史来源1 条@yongquanyq · 历史来源1 条@youtubejocoding · 历史来源1 条@yusufg · 历史来源1 条@zachbussey · 历史来源1 条@zeddotdev · 历史来源1 条@zeroxkyle · 历史来源1 条@zhenthebuilder · 历史来源1 条@zicohacks · 历史来源1 条@zixuanli_ · 历史来源1 条@zymazza · 历史来源1 条
15,370 条AI 相关新闻 · 最新在前
5月13日周三
  1. @kimmonismus48

    我还以为这是个玩笑。 Opus 4.7 速度 2.5 倍,成本 6 倍。 什么鬼 --- 引用推文核心要点:Cursor 现已上线 Claude Opus 4.7 的快速模式,速度为 2.5 倍,成本为 6 倍;对于大多数任务,官方建议使用标准速度。

    引用Cursor (@cursor_ai)@cursor_ai

    Fast mode for Claude Opus 4.7 is now available in Cursor! It's 2.5x the speed at 6x the cost. For most tasks, we recommend using the standard speed.

  2. @AYi_AInotes38

    Anthropic 在 Code with Claude 活动上给每位参与者发了一台巴掌大的 Cardputer,只有几英寸屏幕、有限内存和迷你键盘,大家用 Claude 辅助写代码,几小时内都做出了自己的小玩意儿,包括摇一摇切换主题的魔法棒、像素拼写游戏、体感弹珠迷宫和俄勒冈小径复刻版。

    引用Claude (@claudeai)@claudeai

    We gave people tiny computers at Code with Claude. Here are some of the small, delightful things they built: Video

  3. @kimmonismus60

    Google 宣布 Gemini Intelligence 将把 Android 变成更主动的 AI 系统,能跨应用自动完成多步任务,并可浏览和自动填充。该功能今年夏天起从最新的三星 Galaxy 和 Google Pixel 手机开始分批推送,年内扩展到手表、汽车、眼镜和笔记本等 Android 设备。作者认为 Google 抢在 Apple 发布采用 Gemini 的改版 Siri 之前、且在 Google I/O 之前推出,暗示下周会有更大的发布。

    引用Sundar Pichai (@sundarpichai)@sundarpichai

    Gemini Intelligence features will roll out in waves starting with the latest Samsung Galaxy and Google Pixel phones this summer, and across Android devices including your watch, car, glasses & laptops later this year! blog.google/products-and-pla…

  4. @AYi_AInotes59

    吴恩达发帖反驳 AI 就业末日论,认为 AI 像以往技术浪潮一样带来的净新增岗位远多于消灭的岗位,并预测将出现 AI 就业狂欢。他指出软件工程是受 AI 冲击最严重的领域但招聘依然强劲,美国失业率维持在 4.3%。

    引用Andrew Ng (@AndrewYNg)@AndrewYNg

    There will be no AI jobpocalypse. The story that AI will lead to massive unemployment is stoking unnecessary fear. AI — like any other technology — does affect jobs, but telling overblown stories of large-scale unemployment is irresponsible and damaging. Let’s put a stop to it. I’ve expressed skepticism about the jobpocalypse in previous posts. I’m glad to see that the popular press is now pushing back on this narrative. The image below features some recent headlines. Software engineering is the sector most affected by AI tools, as coding agents race ahead. Yet hiring of software engineers remains strong! So while there are examples of AI taking away jobs, the trends strongly suggest the net job creation is vastly greater than the job destruction — just like earlier waves of technology. Further, despite all the exciting progress in AI, the U.S. unemployment rate remains a healthy 4.3%. Why is the AI jobpocalypse narrative so popular? For one thing, frontier AI labs have a strong incentive to tell stories that make AI technology sound more powerful. At their most extreme, they promote science-fiction scenarios of AI “taking over” and causing human extinction. If a technology can replace many employees, surely that technology must be very valuable! Also, a lot of SaaS software companies charge around $100-$1000 per user/year. But if an AI company can replace an employee who makes $100,000 — or make them 50% more productive — then charging even $10,000 starts to look reasonable. By anchoring not to typical SaaS prices but to salaries of employees, AI companies can charge a lot more. Additionally, businesses have a strong incentive to talk about layoffs as if they were caused by AI. After all, talking about how they’re using AI to be far more productive with fewer staff makes them look smart. This is a better message than admitting they overhired during the pandemic when capital was abundant due to low interest rates and a massive government financial stimulus. To be clear, I recognize that AI is causing a lot of people’s work to change. This is hard. This is stressful. (And to some, it can be fun.) I empathize with everyone affected. At the same time, this is very different from predicting a collapse of the job market. Societies are capable of telling themselves stories for years that have little basis in reality and lead to poor society-wide decision making. For example, fears over nuclear plant safety led to under-investment in nuclear power. Fears of the “population bomb” in the 1960s led countries to implement harsh policies to reduce their populations. And worries about dietary fat led governments to promote unhealthy high-sugar diets for decades. Now that mainstream media is openly skeptical about the jobpocalypse, I hope these stories will start to lose their teeth (much like fears of AI-driven human extinction have). Contrary to the predictions of an AI jobpocalypse, I predict the opposite: There will be an AI jobapalooza! AI will lead to a lot more good AI engineering jobs, and I’m also optimistic about the future of the overall job market. What AI engineers do will be different from traditional software engineering, and many of these jobs will be in businesses other than traditional large employers of developers. In non-AI roles, too, the skills needed will change because of AI. That makes this a good time to encourage more people to become proficient in AI, and make sure they’re ready for the different but plentiful jobs of the future! [Original text in The Batch newsletter.]

  5. @MiniMax_AI30

    SF builders——就在这周末。 很荣幸与 @OpenAI、@AnthropicAI、@vercel 和 @PlanetScale 一起合作 @NotionDevs 平台黑客松。 到时候见 👋

    引用Notion Developers (@NotionDevs)@NotionDevs

    SF builders — last call. May 16–17: join the Notion team to build on our new Developer Platform. Sync data into Notion, tool-enabled agents, triggers anywhere. No servers. Just a CLI + your ideas. With support from @OpenAI @AnthropicAI @vercel @MiniMax_AI @PlanetScale Grab your spot: luma.com/fyuf7?utm_source=af…

  6. @OpenAIDevs69

    OpenAI Developers 发帖回顾 Symphony,它是面向 Codex 的开源智能体编排器,可把任务追踪器变成常驻运行的智能体工作系统。原文称这套系统让人专注于评审与方向把控。帖子同时附有一段视频。

    引用OpenAI Developers (@OpenAIDevs)@OpenAIDevs

    📣 What if every open issue had a Codex agent? That’s the idea behind Symphony, an open-source agent orchestrator for Codex that turns task trackers into always-on systems for agentic work, letting humans focus on review and direction. Video

    推荐理由:Symphony 把任务追踪器变成常驻运行的智能体系统,读者可据此了解人机分工与编排的思路。

  7. @Replit26

    越来越多的人在为小企业创造和构建产品,数量前所未有。 @Codie_Sanchez 和 Contrarian Thinking 的 2026 State of Main Street 报告深入分析了相关数据,以及 Replit 这类工具如何推动这一趋势。

    引用Contrarian Thinking (@Contrarian)@Contrarian

    NOW LIVE: The 2026 State of Main Street report We had so much fun making this for the SMB community. Inside: >Analysis of SBA financing data from the @SBAgov >Survey data from hundreds of business buyers @Contrarian >Data on America's ownership succession gap >An inside look at Main Street tech and AI with @Replit >The future of the trades and small biz with @trycents @HaulerHero @ResiBrands and Drillbit Read it here while available: info.contrarianthinking.co/m…

  8. @kimmonismus56

    Google DeepMind 展示了由 Gemini 驱动的 AI 鼠标指针实验演示,可结合指向、语音和自然简写直接操作屏幕内容。演示中用户指向一张建筑图片并说 show me the route 即可获得路线,无需复制粘贴、打开聊天窗口或编排提示词。首批演示已在 Chrome 和 Google AI Studio 上线。

    引用Google DeepMind (@GoogleDeepMind)@GoogleDeepMind

    We’re reimagining a 50-year-old interface - the mouse pointer - with AI. 🖱️ These experimental demos show how people can intuitively direct Gemini on their screens using motion, speech, and natural shorthand to get things done 🧵 Video

  9. @frxiaobei52

    小北(@frxiaobei)认为AI会不会取代人的讨论里,AI公司、企业、教育者和媒体都在讲对自己有利的版本,且未必有人撒谎。作者因此把问题换成转型期到底多快多痛、来不及转身的人怎么办,并转发吴恩达关于不会有AI就业末日(jobpocalypse)的观点。这一疑问对各方都没有好处,所以没人有动力认真回答。

    引用Andrew Ng (@AndrewYNg)@AndrewYNg

    There will be no AI jobpocalypse. The story that AI will lead to massive unemployment is stoking unnecessary fear. AI — like any other technology — does affect jobs, but telling overblown stories of large-scale unemployment is irresponsible and damaging. Let’s put a stop to it. I’ve expressed skepticism about the jobpocalypse in previous posts. I’m glad to see that the popular press is now pushing back on this narrative. The image below features some recent headlines. Software engineering is the sector most affected by AI tools, as coding agents race ahead. Yet hiring of software engineers remains strong! So while there are examples of AI taking away jobs, the trends strongly suggest the net job creation is vastly greater than the job destruction — just like earlier waves of technology. Further, despite all the exciting progress in AI, the U.S. unemployment rate remains a healthy 4.3%. Why is the AI jobpocalypse narrative so popular? For one thing, frontier AI labs have a strong incentive to tell stories that make AI technology sound more powerful. At their most extreme, they promote science-fiction scenarios of AI “taking over” and causing human extinction. If a technology can replace many employees, surely that technology must be very valuable! Also, a lot of SaaS software companies charge around $100-$1000 per user/year. But if an AI company can replace an employee who makes $100,000 — or make them 50% more productive — then charging even $10,000 starts to look reasonable. By anchoring not to typical SaaS prices but to salaries of employees, AI companies can charge a lot more. Additionally, businesses have a strong incentive to talk about layoffs as if they were caused by AI. After all, talking about how they’re using AI to be far more productive with fewer staff makes them look smart. This is a better message than admitting they overhired during the pandemic when capital was abundant due to low interest rates and a massive government financial stimulus. To be clear, I recognize that AI is causing a lot of people’s work to change. This is hard. This is stressful. (And to some, it can be fun.) I empathize with everyone affected. At the same time, this is very different from predicting a collapse of the job market. Societies are capable of telling themselves stories for years that have little basis in reality and lead to poor society-wide decision making. For example, fears over nuclear plant safety led to under-investment in nuclear power. Fears of the “population bomb” in the 1960s led countries to implement harsh policies to reduce their populations. And worries about dietary fat led governments to promote unhealthy high-sugar diets for decades. Now that mainstream media is openly skeptical about the jobpocalypse, I hope these stories will start to lose their teeth (much like fears of AI-driven human extinction have). Contrary to the predictions of an AI jobpocalypse, I predict the opposite: There will be an AI jobapalooza! AI will lead to a lot more good AI engineering jobs, and I’m also optimistic about the future of the overall job market. What AI engineers do will be different from traditional software engineering, and many of these jobs will be in businesses other than traditional large employers of developers. In non-AI roles, too, the skills needed will change because of AI. That makes this a good time to encourage more people to become proficient in AI, and make sure they’re ready for the different but plentiful jobs of the future! [Original text in The Batch newsletter.]

  10. @vista859

    向阳乔木开源了基于 HeavySkill 论文写的 Skill,让 3–5 个完全独立的 Sub agent 独立思考同一个问题,再由 Codex 主持讨论,找出各视角盲点并给出比单推理更好的结论。安装命令为 npx skills add joeseesun/qiaomu-heavyskill,同时给出 GitHub 开源地址和 Demo 讨论链接。

    引用向阳乔木 (@vista8)@vista8

    读了一篇叫HeavySkill的论文,非常有意思。 让多个 AI先并行“独立思考”,生成多条独立推理。 再用另一轮推理来综合所有思路,得出最终答案。 按论文测试结果,回答质量会提升非常多。 正在按这个思路写一个Skill,Claude Code推理,Codex当主持人,看看效果。 blog.qiaomu.ai/heavyskill-he…

  11. @vista826

    向阳乔木按HeavySkill论文思路写出首个Skill并完成测试:让多个AI先并行独立思考生成多条推理,再用另一轮推理综合得出最终答案,论文称回答质量提升明显。他让Claude Code负责推理、Codex当主持人,并调研了所见即所得Markdown编辑开源库,结论是需求没提清楚,选好数据模型后库的选择才有意义。

    引用向阳乔木 (@vista8)@vista8

    读了一篇叫HeavySkill的论文,非常有意思。 让多个 AI先并行“独立思考”,生成多条独立推理。 再用另一轮推理来综合所有思路,得出最终答案。 按论文测试结果,回答质量会提升非常多。 正在按这个思路写一个Skill,Claude Code推理,Codex当主持人,看看效果。 blog.qiaomu.ai/heavyskill-he…

5月12日周二