中间又陆陆续续在各种公开场合阐述蓝图4的一些理念（如去年在特斯拉“We, Robot”活动上，老马也反复cue到），直到现在，完整规划内容终于出炉。 特斯拉故事的下一篇章，将帮助我们创造一个人类才刚刚开始想象的世界，并以前所未有的规模实现。我们正在打造的产品和服务，将把AI真正带入物理世界。

LangExtract官网对它的介绍为：“一个使用大语言模型从非结构化文本中提取结构化信息的 Python 库，具备精确的源定位和交互式可视化功能。”提取结构化信息是其核心功能，而其亮点则是能够提供精确的源定位，并完成交互式的可视化呈现。 从AI技术维度分类 ...

8月27日，戈德伯格在《Science Robotics》杂志发表两篇论文，指出 想让人形机器人获得可以在真实世界应用的技能，速度会极慢——与AI聊天机器人获得技能的速度相差极远，核心原因在于可供人形机器人训练的数据太少了，与AI聊天机器人之间差了10万年。

虽然，高级开发者更倾向于使用AI交付代码，但他们之中也有近30%称在修改AI输出上多花费的时间，抵消了大部分节省的时间，而初级开发者中这一比例是17%。 一位受访者表示，「虽然像GitHub Copilot这样的AI工具能建议代码片段甚至完整函数，对我帮助很大，但有一次用它生成了一个看似正确的复杂算法，结果一个暗藏的细微bug，让我调试了好几个小时。」 ...

当前，业界顶尖的大模型正竞相挑战“过度思考”的难题，即无论问题简单与否，它们都采用 “always-on thinking” 的详细推理模式。无论是像 DeepSeek-V3.1 这种依赖混合推理架构提供需用户“手动”介入的快慢思考切换，还是如 GPT-5 ...

在 Madrona 风投公司播客《Founder and Funded》中，Lamanna 与管理董事 S. Somasegar 对话时直言不讳：传统商业应用将在 2030 年代沦为“主机级遗产”——它们依旧运行，依旧消耗预算，但只是一个被时代抛下的僵化遗物。未来属于 AI 代理。

据谷歌官方资料，"Nano ...

这不，GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Qwen3-235B-Instruct、GPT-OSS-120B等七大顶尖模型组队，同擂台开战。 在另一局中，Gemini 2.5 Pro扮演的Oscar正遭受Alice（Gemini 2.5 Flash）精准攻击，而选择了一种非防御性的道歉策略。

近期，谷歌在 LMArena 上匿名上线的「nano-banana」（真身 Gemini 2.5 Flash Image）以 1362 分的断层优势登顶图像编辑榜，网友惊呼“只需一句自然语言就能把模特 P 成穿香蕉服”。

例如，当一个团伙成员执行某个动作，比如发布了一条精心编造的假新闻，它会密切观察结果。这条新闻是被秒删，还是获得了大量转发？有没有被平台打上「虚假信息」的标签？根据这些反馈，它会实时更新自己的「知识库」。「哦，原来包含这个关键词的内容容易被识别，下次我要换种说法。」这种基于试错的快速迭代，让每个 Agent 都成了一个狡猾的、不断进化的「老狼」。

一名攻击者在几乎所有的数据勒索行动环节中都使用了自主式AI编码助手Claude Code，该攻击行动至少针对了17家来自不同行业的企业。 攻击者向Claude Code提供了一份名为CLAUDE.md的文件，详细说明了对编码助手的期望，并在整个攻击过程中依赖这一AI工具进行战术与战略决策。

当今世界，大模型哪家强？ 我认为现在是群雄逐鹿的时候，虽然在编程等一些垂直领域，Claude 4稳坐第一把交椅，但是最后的赢家，未必就是它。 作为AI用户，当然要积极享受当前的AI红利，不要将自己局限在某个平台，尽量的多去了解每个大模型的脾气和秉性 ...