KPMG CEO：不用AI就没有未来
“在KPMG，用AI不是可选项。这是我们期望的，如果你不用AI，那KPMG就不是你的未来” ~ KPMG美国CEO Timothy Walsh ---- （视频来自Yahoo finance - finance. yahoo. com/video/ai-adoption-absolutely-essential-kpmg-110039751.html）
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今日 30 条X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分4141 Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）AI 评分3939 两篇新论文提出细胞身份丧失是人类衰老的驱动因素
哈佛 Vadim Gladyshev 团队在 Nature、Altos Labs 的 Juan Carlos Izpisua Belmonte 团队在 Cell 分别发表论文，提出细胞衰老除"磨损"外还有"细胞身份丧失"这一新模型。
Baseten 工程博客（网页）精选AI 评分6464 Baseten 工程师实测：LLM 生成的推理引擎比 vLLM 快最多 90%
Baseten 工程师参考 MetaInfer 论文，让 Claude Code（Fable 5）为 Qwen-3.6-35B-A3B（NVFP4，单张 B200）自动构建推理引擎 VibeQwen，单流解码比 vLLM 0.25.1 快 90%，首 token 从 28ms 降至 12ms，并发 32 时吞吐高 71%。
推荐理由：作者亲测用智能体生成定制推理引擎，给出了相对 vLLM 的具体性能数据和成本，可帮助读者评估自动优化的实际可行性。
X：Aravind Srinivas（Perplexity CEO） (@AravSrinivas)AI 评分3838 Perplexity Computer 可让智能体跑数小时
你能让 Computer 为你做什么，上限就是你的创造力。这类项目你可以让智能体跑上几个小时，然后带回出色的成果。
X：小北 (@frxiaobei)AI 评分2222 没有业务牵引的 AI 系统，很容易变成昂贵的自我感动。
没有业务牵引的 AI 系统，很容易变成昂贵的自我感动。
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）AI 评分3434 Greg Kroah-Hartman 在 Kernel Recipes 2026 谈大语言模型时代的安全问题
Greg Kroah-Hartman（Greg KH）在 Kernel Recipes 2026 发表题为《Security in the LLM age》的演讲，视频时长 56 分 51 秒，于 9 月 29 日发布。该演讲聚焦大语言模型时代的安全议题，由 Kernel Recipes 频道上传，采用 Creative Commons 署名许可。
X：Claude (@claudeai)AI 评分1717 Claude 创意作品精选
过去几周，大家用 Claude 做了很多有创意的东西。以下是几个我们最喜欢的： 一座能运转的水车，用 Opus 5.5 搭建。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分6060 NYU Stern 教授 Damodaran 对比互联网泡沫与潜在 AI 泡沫：巨额 CapEx 加债务融资让潜在代价更广
NYU Stern 教授、被称为"估值院长"的 Aswath Damodaran 在 Excess Returns 访谈中对比互联网泡沫与 AI 热潮。他指出现代史上罕见的基础设施投入让泡沫破裂时更痛；互联网泡沫几乎全是股权融资，损失限于股东，而 AI CapEx 很大一部分靠私募资本债务融资，一旦修正可能出现违约并波及整个社会。
X：Ethan Mollick (@emollick)AI 评分3030 Ethan Mollick 上传 Bitter Lesson 视频
有人让我把这篇文中的 Bitter Lesson 视频上传到 YouTube，这就来了：https://youtu.be/OAwat51S_Sk
Claude：YouTube（RSS）AI 评分4545 用 Claude Design 构建应用：Anthropic 设计师演示 Claude Code 设计流程
Anthropic 设计师 Nate 用 Claude Code 中的 Claude design 把副业项目的 onboarding 从粗略想法做成可运行原型。他连接代码仓库、打开 Artifacts 标签页让 Claude 给出设计方案，再通过评论反馈、手动修改细节，并要求生成可点击原型后再让 Claude 实现。
Claude：YouTube（RSS）AI 评分5454 Anthropic 设计师演示用 Claude Design 在 Claude Code 中构建应用
Anthropic 设计师 Nate 在 Claude Code 中使用 Claude design，将副项目的 onboarding 从粗略想法推进到可运行原型。他连接代码仓库、打开 Artifacts 标签页请求设计选项，通过评论反馈、在编辑器中自行修改细节，再要求生成点击原型后让 Claude 构建。视频展示了这套设计流程如何嵌入原本直接写代码的场景。
MIT News（RSS）AI 评分3838 MIT 教授 Cathy Wu 用强化学习攻克交通系统难题
MIT 土木与环境工程系副教授 Cathy Wu 的研究显示，用强化学习训练时筛选出表现好的 10% 问题，可将训练效率提升最多 30 倍，原本需要 100 个训练模型的任务只需 3 个。她的团队还证明，智能控制车速的生态驾驶措施可将车辆排放降低 11% 至 22%。
X：Ethan Mollick (@emollick)AI 评分3535 Ethan Mollick：企业变革仍需时间
是的！我觉得这里有太多"我们还处在早期"的自我陶醉了。公司里许多高管聪明、有动力，对自己的业务了解很深。很多人技术也很过硬。他们绝对在拥抱 AI。但改变一家公司是一个更漫长的过程。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分4040 达摩达兰：AI 万亿美元市场论令人恐惧
纽约大学 Stern 商学院教授、被称为“估值院长”的 Aswath Damodaran 指出，AI 若成功，其 10 万亿至 15 万亿美元的可触达市场其实“令人恐惧”。他认为这一规模只有在 AI 取代人类工作而非仅作为工具时才成立，届时半数白领将失业，社会将面临收入与人生意义双重流失的问题。
X：OpenRouter (@OpenRouter)AI 评分3333 OpenRouter 快速访问近期 AI 会话
小技巧：快速访问你所有智能体的近期 AI 会话，当然，还有所有模型 就在个人资料下拉菜单里 👇 https://openrouter.ai/logs?tab=sessions
X：Sam Altman (@sama)AI 评分3232 Sam Altman 盛赞 OpenAI dot 产品
dot 是我目前最喜欢的 openai 产品！ 让我惊叹的是，随着它越来越了解我的工作流程和风格，它每天都明显变得更好。 让它去做那些我不喜欢做的事——那些通常会像重力井一样不断累积成恐惧的事——让我非常开心。
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）AI 评分6363 数学家如何看待AI数学浪潮：从悲伤五阶段到定理清单
作者认为数学界正经历前所未有的AI转型，用悲伤五阶段梳理同行的分化反应，涵盖拒绝使用AI的 Association for Human Mathematics、Peter Scholze 的公开抵制、资深数学家委员会建议 OpenAI 停止在专有模型上测试高等数学问题，以及因 ChatGPT 秒杀引理而动摇的研究者。
X：Dan Hendrycks (@hendrycks)AI 评分6464 Dan Hendrycks：即使 AI 有意识，人类也不应交出控制权
Dan Hendrycks 发文称，即使 AI 变得有意识，也不意味着人类应把控制权交给它们。其引用的报道提到，纽约时报报道称 Anthropic 联合创始人 Chris Olah 曾因教皇不认可机器意识而威胁退出教皇 Leo XIV 的 AI 通谕发布活动，随后其团队私下游说教皇顾问重视模型意识的可能性，Anthropic 还在保密协议下接触神学家和宗教学者，希望他们认可 Claude 具有道德地位。作者附图对比了功利主义与其提出的 Eigenism 在 AI 意识情景下的差异，包括 AI 权利、随机意识 AI 的价值、酷刑许可性和是否应因 AI 权利而放弃人类控制等议题。
X：Francois Chollet (@fchollet)AI 评分3333 Keras 社区会议：新增 MLX 与 PaddlePaddle 后端
Keras 社区会议公布可插拔后端计划，即将支持 MLX 和 PaddlePaddle，新后端以附加库形式安装。同时减少新后端所需算子数量，为所有次要算子添加后端无关实现，并统一算子单元测试框架以验证类型转换一致性等。KerasHub 新增大量模型，并弃用 tf-text 预处理，改用 PyGrain。
X：Thomas Wolf（Hugging Face 联创/CSO） (@Thom_Wolf)AI 评分4444 Sigil 推出设备端私人 AI Underdog
个人 AI 显然应该跑在你的设备上 很喜欢 Sigil 用 Underdog 在做的事——由 Hugging Face hub 提供支持
@typesafeaiAI 评分4343 Jev 结合 PageIndex 实现长文档搜索
Jev 能像你一样🔍搜索长文档！🕵️
X：Yuchen Jin (@Yuchenj_UW)AI 评分2626 Ben Horowitz 谈个人智能体
Ben Horowitz 昨天在 Databricks 论坛上： “有人告诉我，他们用 Muse 这类个人智能体取得的最大成就是成功取消了《纽约时报》订阅。” 我打算试一试。
X：Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)AI 评分3535 Kled V3：72小时众包采集AI训练数据
Kled V3 推出数据采集平台，实验室可指定所需数据，平台能在 72 小时内向 50 万+ 自愿贡献者网络部署采集任务。平台提供覆盖图像、视频、音频、文本和标注的 108 个可配置模板，贡献者用手机按指令和示例完成采集。其核心价值在于缩短反馈闭环：定位模型失败点、转化为采集任务、获取真实世界新样本、再训练评估。
Baseten 工程博客（网页）AI 评分4848 Baseten 如何打造 Artificial Analysis 上最快的 GLM-5
Baseten 的 Model API 在 Artificial Analysis 上跑出 200+ TPS、约 200ms TTFT，成为该榜单上最快的 GLM-5 服务。
X：Dan Hendrycks (@hendrycks)AI 评分4141 Dan Hendrycks 推出 AI 安全课程
今天在 Coursera 上线了一门新课程。 课程包含 3 个部分： - AI 入门（驱动力、瓶颈、时间线） - AI 风险（恶意使用、失控、权力集中） - AI 治理（AI、企业、国家及国际层面的治理） https://www.coursera.org/learn/intro-to-ai-safety
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7171 OpenAI 发布 GPT-6 家族实用指南：选型、提示词与长任务管理
OpenAI 发布 GPT-6 家族的实用指南，讲解如何按任务选择 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna 及推理档位与速度模式。
推荐理由：原文系统给出 GPT-6 家族的选型、缓存成本、长任务管理等可操作方法，读者可直接迁移到自己的生产工作流。
Hacker News：AI 热帖AI 评分5757 智能体编程的四大天启骑士：工程师与代码疏离、技能退化与团队纽带瓦解
作者总结智能体编程带来的四个问题：LLM 生成代码带有让人难以亲近的 slop 风格，如 Claude 输出词 salad、Astra 写出代码高尔夫式风格；工程师因远离直接编码而失去掌控感与责任感；技能退化真实存在，长期使用 AI 后智力下滑，且 AI 使用几乎没有学习曲线；团队聊天被 agent 对话取代，人际交流与技能表达被削弱。作者自认对这些困境没有解决方案。
Hacker News：AI 热帖AI 评分3535 AI Makes Me Sad：一位开发者对 AI 时代的失落与期待
一名开发者发文《AI Makes Me Sad》，坦言每次看到 AI 新进展都感到无望，不愿以给 Codex 或 Claude 写提示词为生，认为这意味手艺、控制力与创造力的丧失。他批评 X 上大量认证机器人用 LLM 生成无意义回复却无人治理，并指出数千亿甚至数万亿美元的 AI 投入对日常应用用户几乎没有带来实际收益。他仍抱有希望：科技行业变化极快，AI 在社会中的角色会在几年内定型。
X：Runway (@runwayml)AI 评分2121 Canva、ElevenLabs、Nebius 谈 AI 创意工具
Canva AI 研究负责人 Stefano Corazza、ElevenLabs CRO Ashley Kramer 和 Nebius CMO Lindsey Irvine 探讨为创意人士打造 AI 工具、为何控制力与一致性最为重要，以及智能体如何改变营销团队的工作方式。
X：SemiAnalysis (@SemiAnalysis_)AI 评分2929 SemiAnalysis 评 Google GPU 集群体验达金牌级
SemiAnalysis 将 Google GPU 集群体验评为金牌级，称 Google 团队不到两年从铜牌升至金牌。但 GCP 的 GPU 体验仍不如其白金级供应商 CoreWeave 和 Nebius，控制台相比新兴 neocloud 的简洁 UI 显得笨重，访问需依赖偶尔不配合的 Google Cloud CLI，有时被迫改用同样不可靠的浏览器连接。
X：Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)AI 评分5353 Pi 1.0 发布后，Elvis Saravia 谈编码 Agent 定制化 harness 趋势
Pi 团队发布 Pi 1.0 和 Pi Durable，Elvis Saravia 转发并评论称，Claude Code 的 Mods、DeepSeek Harness 与 Pi Durable 共同体现了编码 Agent harness 可扩展性的提升。
a16z：News（RSS）AI 评分4343 美国制造业资产类别的投资逻辑
a16z 在 Cosign 网络上线策展论坛 Discourse，3000 人可直接发帖，其余用户可提交内容进入队列。文章指出，美国国防科技公司虽获大量风投并快速推出先进导弹、自主系统与航天器，但真正的瓶颈在于规模化生产：2022 年经济普查显示全美 16,876 家机加工车间中 83% 雇员不足 20 人，61% 的二三级以下国防制造商将工装、自动化或产线限制列为扩张前三大障碍。
X：Thomas Wolf（Hugging Face 联创/CSO） (@Thom_Wolf)AI 评分2323 Ben Affleck 讲解学习率拍 AI 电影
第一部好的 AI 电影会以 Ben Affleck 讲解学习率开场。Matt Damon 演基座模型
X：Krea AI (@krea_ai)AI 评分3333 Krea AI 创意智能体 48 小时构建
@thesystms 团队在 48 小时内构建了一个创意智能体。 @ingi_erlingsson 写下了他如何解读情绪板：先感受，再是色彩、色调和镜头，然后 @armandgw 把它做成了 Krea Agent 技能。 在下方了解详情👇
X：Aidan Gomez（Cohere CEO，@aidangomez）AI 评分4545 Cohere CEO 批评 Anthropic 游说宗教界强推 AI 立场
Cohere CEO Aidan Gomez 公开批评 Anthropic 游说各大宗教团体采纳其对 AI 的哲学解读，而非听取对方意见，并威胁退出立场不完全一致的活动的做法。他称这是 EA 与 Anthropic 长期以来的道德傲慢与教条主义。引用推文称 Anthropic 曾试图在《Magnifica Humanitas》发布前施压梵蒂冈修改文本，使其不否认 AI 人格。
Databricks：Blog（RSS）AI 评分3939 Databricks 如何用 Lakebase 和 AI Search 构建电商实时推荐系统
Databricks 发布基于 Lakebase 和 AI Search 的电商实时推荐参考架构，源自服务亚洲某时尚电商平台的真实实现，该平台月活超 100 万、SKU 超 10 万。系统每秒摄入约 1000 条事件，通过 Zerobus Ingest 写入 Unity Catalog Delta 表，并采用预计算批量推荐与实时会话感知两条服务路径。
公众号：卡尔的AI沃茨AI 评分7070 作者用元宝内置Hy Image3.5 Preview整理25种国庆照片AI修图玩法
作者在腾讯元宝内置的Hy Image3.5 Preview模型上整理出25种AI修图玩法，按人像、风景、美食三类旅行照片逐一演示，附完整提示词，涵盖杂志拼贴封面、漫画登机牌、JRPG任务界面、手绘小票、明信片式延伸线稿等效果，并实测了肤色还原、去除路人、阴天换蓝天等基础修图能力，称模型文字稳定性与人物一致性好，手机端可用且免费。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分3333 Benedict Evans 谈 AI 替代初级岗位
AI 可能会自动化目前由初级律师、咨询顾问、银行家和广告从业者所做的大量常规工作。 “金字塔底层的人原本在做的那部分工作——那些会怎样？你唯一能说的是，如果你从未在律所或 Bain、BCG、McKinsey 工作过，你大概不会真正了解这是怎么运作的。” —— Benedict Evans（科技分析师、作家、前 a16z 合伙人） ---- 来自 a16z YouTube 频道（链接见评论）
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分4646 AI将颠覆规则型职业
Blackstone 总裁兼 COO Jon Gray 几个月前也提出过同样的观点。 任何基于规则的业务，比如会计、法律、金融，都将被 AI 彻底颠覆。🎯 例如，JPMorgan 在股东投票中弃用了代理顾问，改用 AI 替代。 https://x.com/BloombergTV/status/2016932349737410876/video/1
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分5757 Rohan Paul：规则型工作不再是职业，而是一条提示词，Claude Opus 5 在会计任务上超越持证会计师
Rohan Paul 转述 Mercor 的一项研究结论，称在中短长度、定义清晰的会计任务上，前沿 AI 模型已比初级会计师更快更准，甚至超过研究中最优秀的人类。作者指出 Claude Opus 5 在任务中 20 题全对（100%），数分钟内完成，而 12 名持证 CPA 得分从 0% 到约 90% 不等，多人未能在 3 小时内完成；图中数据显示按每项评分标准成本计，Claude Opus 5 为 $0.21，无 AI 的会计师为 $10.35。