Claude Code 和 Codex 里的个人资产,可以跳槽到豆包工作了
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把 Claude Code 和 Codex 搬进豆包工作,只需点一下。
在 AI 圈,几乎所有人都在讨论 AI 什么取代我,取代数学家、设计师、经济学家,但被「杀死」最多次的一定是程序员。
十年前,我们用 Soul、陌陌这类 App 认识陌生人,单身交友,不敢明目张胆发挥荷尔蒙。
最近 AI 圈有一个共识,越喊越响:App 和 Saas 会消失,未来只剩 Chat 对话。
被抽走灵魂的两年。
AI 可能快要学会一件有点可怕的事:自己复制自己。
AI 办公,最大的门槛反而不在 AI,在于一个认知错觉:你以为它都知道。
AI 视频越来越逼真,生成它的算力却并不便宜。复杂的动作、连贯的镜头和细腻的画面,背后都需要大量计算。一旦进入批量制作,反复生成、修改和重试的开销便会累积,成为创作者与视频平台必须考虑的成本。
近日,清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归(agentic symbolic regression)的运行时框架 SRHarness [1],让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式;同时构建机制发现基准 MechBench [2],系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
刚刚,一则消息让已经被 OpenAI 放弃的视频生成模型 Sora,再次回到公众视野。