🔥51CTO热榜：2026-05-25

当一家市值近两万亿美元的科技巨头，将所有筹码都押注在 AI 和效率上时，打工人的处境正在发生肉眼可见的急速变化。

我们提出了 Visual Para-Thinker：这一针对大规模视觉语言模型的首个并行思考框架，并分析了该并行思考框架在视觉任务中发挥作用的内在机制。

面对社区压力，GitHub 工程师在博客中承认了「大规模低质量贡献」的问题，但措辞极为谨慎，刻意回避将矛头指向 AI 本身。

AI 中转站，这个被人叫作「AI 二道贩子」或「Token 进口商」的灰色生意，突然站上了公众视野的正中央。原因很简单：它足够赚钱。

今天codex 团队的Vaibhav (VB) Srivastav分享了更完整的执行性更高的提示词。

本文从 Palantir 的本体工程实践出发，聊聊这套方法论是怎么"来"的，以及它对 AI 智能体构建有哪些实质性启发。

Gemini 3.5 Flash、Gemini Omini、Gemini Spark一整套AI新品刚端上来。后脚在《纽约时报》科技播客最新采访里皮查伊针对几个最扎心的问题，可谓是一五一十地展开回应。

如果你按步骤装好了 chrome-devtools-mcp，欢迎在评论区分享你让 AI 帮你做的第一个网页任务——不管是截了哪个网页的图，还是让 AI 抓了什么数据，听起来都有意思。

过去两年，行业所有的目光都聚焦在模型和算力上，但真正的战场，正在向基础设施的“通信层”和物理世界的“数据层”转移。

Vibe Coding的风，已经从程序员工位一路吹到了文学圈和娱乐圈了！？

有人晒出开源项目：GPT-5.5连续狂飙150小时，自主挑战诺奖级AlphaFold2！它用拓扑「单纯形」重构蛋白质折叠逻辑，虽然性能暂未登顶，却展示了AI科学家的恐怖潜力：秒回滚、零情绪、全自动进化。科研范式，真要变天了。

Mythos首个报告出炉：全球数十亿设备裸奔！30天挖出10000致命漏洞

Google把科学研究的三个核心瓶颈：假设生成、计算发现、文献洞察拆解为三个可由AI深度辅助的模块，并同日发表两篇Nature论文，为假设生成和计算发现两大环节提供支撑。

AI写代码已从补丁阶段进入全流程工程评估，SWE Atlas 首次系统评测代码理解、测试编写与重构等核心能力。结果显示，尽管GPT-5.4等模型能完成基础功能，但在代码健康、边界覆盖和跨文件协调上仍有明显不足。

信息量太大了！Anthropic高管全盘托出下一代Claude训练秘籍：用AI爆改AI，让AI在闲置时「做梦」自进化，还有「性格」养成计划。

当全硅谷都在为大模型的 API 调用成本焦头烂额时，它却像一台精密运转的现金流机器，每年驱动着超过百亿美元的效果广告预算。而且，这一切并不建立在自有流量池之上。

GRAM 确立了「概率多轨迹递归」作为未来递归推理架构的设计原则。它的核心洞察是：推理系统不仅需要「深」，还需要「宽」。

能否在不从头训练、不改变原始预测目标的前提下，将已有的预训练 AR 模型改造成高度并行的生成器，同时继承其强大的生成能力？

本周的 I/O 大会上，谷歌推出了智能体（Agent）时代的全新搜索体验，号称 25 年来对自家搜索引擎的首次重大更新。

我自己用 Claude Code 大半年了，/goal 让我重新看了一眼怎么写 prompt 这件事。以前 prompt 是做这件事。现在 prompt 变成达到这个状态，按这个标准验证，期间不能违反这些约束。prompt 变成了一份合约。

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