实验室会吞掉每个AI垂直领域吗

截至2026年5月，我们合并到Anthropic代码库中的代码有超过80%由Claude编写。 与独立测量结果一致。确实没有迹象表明这一趋势正在放缓（但这并不意味着吸收如此多的生产率提升没有组织挑战）。

我写了一篇新文章，探讨我们需要保留哪些人类特质，以及哪些可以交给AI，其中涉及教育、咨询领域的实验，以及最近关于文学奖的争议。

我认为人们没有意识到Gemini Omni与其他视频AI的不同之处。它是完全多模态的，因此也能原生编辑视频。 我拿了1896年著名的"火车"电影，把它变成了高铁、乐高，加入了时间旅行者、蜈蚣、布偶……（看到倒影了吗？）

当我和非营利组织的负责人聊AI时，他们常常反映员工普遍存在抵触情绪，通常是因为环保方面的反对意见（其中真实问题和虚假问题混杂在一起）。这让他们感到沮丧，因为他们为完成使命本就资源不足，而他们视AI为一种帮助。

我们已经从"每条 AI 参考文献都是幻觉"（如果你用便宜模型，这仍然经常发生）走了很远：当我让 AI 检查我新书的错误时，它发现的错误不在我的参考文献本身，而在我参考文献所引用的原始文章里。

很贴切的是，AI 写作的一个破绽就是把能动性和行为过度赋予无生命的事物："代码现在知道了""计划记得"，等等。 来源：X：Ethan Mollick （@emollick）

关于 AI 的存在性讨论主导了新闻，而 AI 在个人和企业中却被广泛且日益热情地采用，两者之间存在真实的张力 未来的 AI 令人恐惧，而当前的 AI 正迅速成为生活的一部分

当我和高级管理者交流时，越来越多地听到组织内部岗位边界模糊的故事（我们在宝洁的研究中也发现了这一点）：编程、设计、产品管理，全都在崩塌与重叠，因为每个人都在用 AI 我们需要新的工作组织模式，而且要快。

Google 关于 AI 在科学中应用的研究，影响复杂：加速（每周节省 7 小时），同时工作类型发生转变（更多验证），以及研究选题的变化（可能更偏安全的话题）。 还有一张关于锯齿状前沿的好图 https://ai.google/static/documents/AI-in-Science.pdf

Astra："为艺术家（Klimt、Rothko、O'Keefe 等）风格的像素画骑士创建一系列 sprite，带特殊攻击，并构建一个游戏" 一次完成，这说明了为什么你不能说 AI 没有运用某种"判断力"和"创造力"，即使它与我们的不同