求助佬友们教授一下VibeCoding全栈开发的秘籍 说实在的我都不知道要问些什么 佬们是如何开始一个新项目的？ 先brainstorm-还是先做什么 先建 CLAUDE.MD/AGENTS.MD ？ 工程文件（CLAUDE.MD）这种如何创建的- 我知道有个单Claude.md文件 在社区下载来用 包括我还会刻意去将工程文件建一个框架 在Claude.md中索引 不知道佬们是怎么做的 项目的技术栈是如何决定的/什么时候决定的 我都是在Brainstorm之后-或者在过程中-由agent向我提问再决定的-而且我现在倾向于如果可以就是用RUST-毕竟重编译虽然迭代慢，但至少有错就能看出来 agent也好排查 关于各种文档以及MVP的一些问题 佬们是如何建立各种文档的，是如何分层的呢？ 我现在大概就是 北极星宪章-设计文档-然后写plan就执行了-另外前端UI的话我可能会提前定下来，用HTML来可视化，先设计出一个前端UI 然后再去做 佬友们都会建什么文档？ 设计 事实 PLAN 前端设计？ 佬们是如何分级的呢？ 如何维护一个Vibe项目？ 我是不可避免的将一个项目写成一个脏工作区 屎山代码 然后后续维护不知道怎么维护 这里还有个严重问题 就是Agent一般都是会给我写MVP项目 但是后续的迭代与Review我是喜好没有思路的 也不知道怎么迭代 - 这个时候我就可能会设置一个目标，或者直接@我的产品宪章或者设计文档来让Agent给我进行下一步，但实际过程里，总是陷入一个无限审计 Debug 再审计再Debug重 重构项目与修复屎山代码该怎么做呢？ 尤其是MVP后，UI其实并不如我心意 我在改UI 总是脱离不了当前的UI 只给我改改颜色，而我需要的一般都是用户业务流程也发生变化的UI改变。 还有很重要的问题-就是我不知道我需要问什么 How To Ask 是一个很难的事情 我既没有专业的角度 也没有完善的业务工作流 我能问的只有我在Vibe过程中我第一感受到的 有很多佬友能看到的视角我是看不到的 或者有许多暗中的问题 我需要问但我却不知道的 所以希望佬友们知无不言 或者带我来认识一下 或者走一下这个专业的流程。 14 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
maths.nju.edu.cn Zhi-Wei Sun's Homepage 有能力的佬们，快冲！！！！ Fable启动~ 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
当大学教育全面接入 AI 系统，接下来会发生什么？2025 年 2 月，美国加州州立大学（CSU）与 OpenAI 达成了一项 1，690 万美元的合作协议。OpenAI 向该高校系统内超过 50 万名学生和教职员工开放 ChatGPT Edu，这也是全球单一机构最大规模部署的 ChatGPT 应用。 一场美国大学史上最大的 AI 实验由此开启，AI 开始在校园里扮演一系列新角色：图书馆里出现了 AI 管理员，职业中心用 AI 指导学生求职，教学、课堂以及毕业典礼的流程中都融入了 ChatGPT ，数字分身还代替校长在迎新典礼中致辞和交流…… 但这项计划也引起了很多教职工的反对，他们担心 AI 迟早会代替人类，进一步加剧教育危机。学生们也对这项计划充满疑惑，他们不知道 AI 对自己的学习和成长究竟能起到怎样的作用。尽管如此，CSU 近日仍与 OpenAI 签订了每年 1，300 万美元、为期三年的新协议。 一个值得深思的问题是：AI 到底是帮助学生更好发展的利器，还是让他们丧失了批判性思维能力？ 美国大学开启最大 AI 实验 CSU 启动的这项人工智能计划项目，覆盖其 23 个分校、46 万名学生和 6.3 万名教职工。作为全美最大的四年制公立高等教育系统，它希望通过这项计划帮助它成为全美规模最大的人工智能驱动型公立大学系统。 作为 CSU 中历史最悠久的校区，圣何塞州立大学不仅率先设立了专职的 AI 图书馆管理员，还设立了面向公众和师生的 AI 教育与创新协作空间——公民与社会公益人工智能中心。 2025 年秋季，该校发布了“人工智能无处不在”（AI Everywhere）战略，将 AI 素养培训作为新生入学的一项必修课。该校商学院为高中生开设了 AI 训练营，Adobe 公司为 AI 职业发展中心提供了赞助。此外，AI 助手还帮助协调毕业典礼的各项事宜。更有意思的是，校长在迎新典礼上使用 AI 数字分身致辞，并与新生、家长和校友交流。 AI 技术的发展有可能打开未来就业市场的新局面，根据最近的一份报告预测，全美约有 40% 的应届大学毕业生处于就业不足的状态。CSU 系统的学生大部分是第一代移民或家中第一个大学生，在 CSU 看来，AI 将是推动工薪阶层学生跟上 AI 经济发展步伐的关键动力。 加利福尼亚州具有人工智能教育试验田的天然条件，许多全球大型科技公司总部就设立在该州，加州政府也为 AI 的发展提供了支持和助力。2025 年 8 月，加州州长 Gavin Newsom 与 Adobe、Google、IBM 和微软宣布了一项教育合作协议，每家公司将向加州高校免费提供人工智能资源，旨在通过培训高中生、社区大学学生和 CSU 的学生使用 AI，逐步建设未来的人工智能人才队伍。 一边裁员，一边买AI：高校为何爆发反对声 根据合作协议，CSU 与 OpenAI 的此前的合作协议将于今年 6 月 30 日到期，本次新签约的是每年 1，300 万美元、为期三年的新协议。引进 AI 技术作为校园体系的一部分，尽管愿景美好，但让人意外的是这项计划引发了 CSU 教职工的强烈反对。 教职工联名的请愿书指出，部分原因是教职工认为，除了隐私和安全功能外，ChatGPT Edu 与免费在线版 ChatGPT 并无本质区别。此外，全面使用 AI 系统还涉及到学术诚信和公平使用的问题。“尽管系统名为 ChatGPT Edu，但它是一个通用聊天机器人，并非为教育而设计、训练或优化。” 实际上，教职员工正面临着一种两难的局面：一方面，CSU 正面临 23 亿美元的资金缺口，大量教职人员面临被裁，在过去两年中，旧金山州立大学已裁员了 615 个讲师职位。有的学校整个学术部门已被关闭，学费上涨 6%。 （来源：CSU 校区） 资金投入的优先级问题是教职工反对与 OpenAI 签约的关键因素之一。他们认为，预算应该用在支持教职员工方面，但显然，CSU 的选择与他们的预期截然相反，将预算优先投入在 AI 技术。 他们在联名请愿书中写道：“我们相信，投资于 CSU 的人力资源是确保加州公立教育科研、教学和学习质量的最佳途径。我们在高等教育领域面临的挑战无法通过人工智能解决。相反，我们必须赋能教职员工和学生，共同为 CSU 构建一个可持续发展、以人为本的未来。” 目前，CSU 已激活了约一半的 ChatGPT 许可证，也就是说，学校至少已支付了数万个账户的相关费用。一边是财政赤字，一边是对 AI 技术的大力投入，因此有人认为这种行为“荒谬至极”。 另一方面，该计划并未提前与教职工协商。尽管学校并没有强制教职工使用，但明确提出“拒绝将人工智能融入课程如同逆流而上”，因此教职工更多的是被动地使用 AI，他们害怕失去工作，同时不知道 AI 到底能帮助在教学和研究中做什么。 更重要的问题：教育还剩下什么？ 反对的声音引起了 CSU 的重视。近期，学校对超过 94，000 名学生和教职工进行的一项调查结果显示，52% 的教授认为 AI 对他们的教学产生了负面影响，67% 的学生认为没有人教他们如何有效地使用 AI。 在系统使用政策方面的规定并不明确。CSU 在一个名为“人工智能共享平台”（AI Commons）的网站上提供工具和培训，但同时将聊天机器人的使用方式交由各校自行决定。但这些资源似乎并未落实，根据相关数据，截至今年 4 月，仅 0.7% 的学生和 16% 的教职工完成了自愿培训。 一个实际的问题是，如果学生在提交作业中使用 AI，那么如何去界定学生在其中的贡献？在教学中，不同的教授做出了不同的选择：一些教授担心学生过度使用 ChatGPT Edu，采用了一种使用答题卡和答题册的课堂考试方式，或使用 AI 检测工具来识别 AI 生成的作业。与此同时，也有一些教授将 ChatGPT Edu 纳入课程体系，他们允许学生用 AI 完成作业，并要求提交使用 AI 的聊天记录。 但这没有减少教职工和学生对 AI 在课程中的应用的困惑。CSU 一位教授在接受媒体采访时，直接指出了矛盾的本质：引入 AI 技术的本意是辅助教学或研究工作，但是这同时也相当于埋下一个隐性的“炸弹”——AI 会不会取代教授的教学和研究工作？ 采用 AI 在一定程度上帮助 ChatGPT Edu 提升了在公共教育生态系统中的地位，而这背后的原因是，高校将公共资金投入到一家私营营利性公司，而这家公司的主要产品反过来又可能导致许多纳税人失业。 （来源：ChatGPT Edu） 从各方反应来看，CSU 的人工智能计划反映的一场机构身份认同的危机，也是一场关于公共教育本质意义的辩论。当学生、教职人员对培养下一代社会建设者所需要的能力，以及四年后的 AI 经济缺乏清晰的认知，又何从谈起如何培养呢？ 抗议并没有阻止 AI 进入校园，随着协议即将到期，CSU 再次与 OpenAI 续签了新协议。此外，ChatGPT Edu 还与多所高校签订了相关协议，包括牛津大学、德克萨斯大学奥斯汀分校和宾夕法尼亚大学沃顿商学院等。 但真正悬而未决的问题是：当大学越来越像技术平台，这到底是教育的升级，还是它正在让教育失去自己的灵魂？谁又该为这场 AI 实验的结果负责？ 参考资料： 1.https://www.nytimes.com/2026/06/01/magazine/ai-university-college-california.html 2.https://openai.com/index/openai-and-the-csu-system/ 3.https://www.govtech.com/education/higher-ed/san-jose-state-university-creates-ai-librarian-position 4.https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2026/03/27/faculty-push-back-against-openai-deals 5.https://www.kpbs.org/news/education/2026/05/01/cal-state-struck-a-deal-with-openai-some-students-and-faculty-refuse-to-use-it 查看评论
IT之家 6 月 4 日消息，《华尔街日报》6 月 1 日报道称，在 AI 使用泛滥并加剧教育危机之际，加州大学一批教授正敦促校方 恢复大学入学标准化考试 。教授们认为，不少新生在数学等学科上的基础薄弱， 水平几乎只相当于初中 。 教授们上周通过一封信提出这一请求，然而恢复 SAT、ACT 等入学考试势必引发争议。这类考试长期被批评会 加剧种族不平等 ，因为考试本身需要付费，系统性备考课程同样价格不低。哈佛研究人员牵头的一项研究发现，较富裕且通常为白人的孩子，在 SAT 或 ACT 中取得高分的可能性， 是低收入家庭孩子的 13 倍 。 即便如此，加州大学数学和科学教授认为，课堂上的实际情况已经到了 难以承受的程度 。在加州大学伯克利分校，近三分之一修读第一学期微积分的学生已 表现出“严重的准备不足 ”。 加州大学教授的信称：“我们现在看到的准备差距严重到，教师在讲授科学、工程、经济学和其他高度依赖定量能力专业所需内容的同时， 还必须重新教授初中数学 。加州大学资源有限，能够帮助的学生人数有限。” 2020 年新冠疫情在美国蔓延后，包括加州大学在内的许多高校开始 不再强制要求 SAT 和 ACT 成绩 。反对这类考试的教育政策组织 FairTest 执行主任哈里 · 费德告诉《华尔街日报》，当前超过 90% 的高校都不再要求申请者提交 SAT 或 ACT 成绩。 据IT之家了解，一些顶尖大学已经开始回调政策。麻省理工学院在 2022 年恢复 SAT 要求，哈佛大学和达特茅斯学院在 2024 年恢复要求，耶鲁大学上个月也跟进。报道称，加州大学仍坚持原有路线，转而 鼓励申请者加强学习、撰写申请文书，并参与课外活动 。
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IT之家 5 月 27 日消息，在 5 月 25 日召开的 2026 国际电路与系统研讨会上， 华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波发布“韬（τ）定律” 。这是中国企业在全球半导体领域首次提出引领产业发展的新原则。 ▲ 图源：华为麒麟官方公众号 | ISCAS 2026 现场 清华大学教授吴华强在接受央视财经采访时表示：华为提出的“韬定律”，是在摩尔定律遭遇发展瓶颈的背景下产生的。 该定律以“时间缩微”取代传统的“几何缩微”方式，定义了芯片未来的发展路径 。 吴华强教授认为“韬定律”的提出具有非常重要的意义。它从多个层面探讨了如何提升芯片性能，既涵盖最底层的器件层面，也包括电路层面和芯片层面，还上升到了系统层面。过去的“几何缩微”主要聚焦于器件、电路，最终到芯片层面。 而“韬定律”则将器件、电路、芯片以及数据带宽全部纳入统一考量 。 吴华强教授直言，华为韬定律不仅为芯片后续的发展提供了重要指引， 对整个半导体产业界的长远发展也至关重要 。 据IT之家今日凌晨报道，2019 年 5 月，美国制裁华为，何庭波发布一封内部公开信，宣布芯片“备胎”转正。“ 公司很支持，成立了‘莫邪’工作小组 ，说是小组，但实际上这个小组有数万人。”何庭波表示，大家历经七年辛苦，竭尽全力去奋斗，为战略突围作出贡献。 华为麒麟 2026 芯片（未公布正式名称）相比传统的 2D 设计芯片， 晶体管密度提升 53.5% ，达到 238 MTr / mm²，P 核能效提升 41%，峰值频率提升 12.7%。 按照韬（τ）定律路线，2026 年的芯片 P 核频率将达到 3.1GHz。参考IT之家此前报道，麒麟 9030 Pro 的频率为 2.75GHz，麒麟 2026 芯片的峰值频率提升 12.7%，恰好就是 3.1GHz。 此外，后续频率和晶体管密度稳步提升，2031 年预计达到 400+MTr / mm² 晶体管密度、5.0GHz 主频。
我真服了，班上有神人犟种 自己上课玩手机，那教授老头站到她旁边一直叫她把手机放下来，她视若无睹，给老头气到了给她手机抢过来了，那女的就开始闹了，给老头举报了，然后今天学校问下来班上那群人又同意换老师了，她自己学不学关我屁事，自己不学安安分分坐那儿玩手机然后期末买个项目交了不就行了吗，装装样子对谁都好，非得好那面子 挺为老头惋惜的， 19 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
我是 13 年开始看的，最痛苦的时候是教授 1000 场里程悲 1 比 6 惨败切尔西，温格走后一度不想看阿森纳的比赛了，但还是靠惯性坚持了下来，这赛季总算开花结果了
我是 13 年开始看的，最痛苦的时候是教授 1000 场里程悲 1 比 6 惨败切尔西，温格走后一度不想看阿森纳的比赛了，但还是靠惯性坚持了下来，这赛季总算开花结果了
我是 13 年开始看的，最痛苦的时候是教授 1000 场里程悲 1 比 6 惨败切尔西，温格走后一度不想看阿森纳的比赛了，但还是靠惯性坚持了下来，这赛季总算开花结果了
IT之家 5 月 13 日消息，据《商业内幕》13 日（今天）报道，哈佛大学知名计算机科学教授、CS50 课程讲师大卫 ·J· 马兰表示，AI 并不是导致计算机科学专业热度下降的唯一原因，科技行业整体降温 其实早已开始影响学生选择 。 马兰认为， 过去几年科技行业岗位减少 ，才是计算机科学专业吸引力下降的重要背景。AI 确实正在削弱部分学生对计算机科学的兴趣，但这种趋势其实早在 ChatGPT 和生成式 AI 爆发之前 就已经出现。 他表示，不只是学生态度发生变化，一些大型科技公司也不再像过去那样积极参与校招，因为企业 本身已经减少了大量初级岗位需求 。“当时我们已经能从校招中明显感觉到变化。岗位变少了，一些大型科技公司甚至觉得 没必要再来学校招聘 ，因为根本没有那么多适合应届生的职位。” 不过，马兰认为，AI 不会消失，而计算机科学行业的热度未来仍会不断波动。如果把时间拉长来看，科技行业未来仍会像过去一样，持续经历周期性的高峰与低谷。人们尤其容易对科技行业出现情绪化反应，“ 无论是过度乐观还是过度悲观 ”。 在马兰看来，这种波动会持续存在，直到社会对科技行业形成一种“ 更健康、更理性的认知 ”。人们未来终究会意识到，科技真正重要的是 长期实际价值 ，而不只是短期风口和投机机会。 据IT之家了解，计算机科学曾长期是美国最热门大学专业之一，但最新数据显示，这一趋势正在逆转。美国全国学生信息交换中心数据显示，在覆盖全美 97% 高校的统计范围内，美国四年制大学计算机科学专业 2025 年秋季报名人数 同比下降 8.1% 。若按实际人数计算，这是至少自 2020 年以来所有大学专业中最大的一次年度跌幅。 马兰长期强调，计算机科学真正培养的并不是某种编程语言，而是解决问题的能力。“很多计算机科学课程真正的意义，一直都是让人更擅长解决问题。”而这种能力的本质，就属于一种 长期受用的人生技能 。无论未来继续留在科技行业，还是进入其他领域，人们都始终需要面对和解决各种不同的问题。
IT之家 5 月 8 日消息，据《商业内幕》8 日（今天）报道，斯坦福大学 AI 教授安杰尼 · 米达给马斯克和其他 AI 行业领导者提出了一个建议：如果想让美国人接受数据中心，就先学会共情。 米达在斯坦福大学开设了一门走红的 AI 基础设施课程。他认为，越来越多地方社区反对新建数据中心，一个重要原因是科技公司 没有充分说明数据中心会带来哪些影响 ，以及建设目的究竟是什么。如果科技公司领导者不能展现“同理心”，也不认真倾听社区意见，这些社区未来会成为重大阻力。 米达直言：“ 这些都是活生生的人 。我可以告诉你，美国各地社区并不高兴。” 数据中心已经成为许多美国人的现实议题。OpenAI、Anthropic、Meta 和谷歌等科技公司需要数据中心支撑 AI 产品，但很多普通美国人认为，数据中心带来的收益 并不足以抵消负面影响 。 电费和公共事业账单上涨是最主要的担忧之一。皮尤研究中心本周发布的新报告显示，43% 的受访者认为，数据中心用电 推高了自己的账单 。环境破坏、噪音增加和生活质量下降，也都成为争议焦点。 据IT之家了解，部分美国政界人士也开始针对数据中心发声。佛蒙特州参议员伯尼 · 桑德斯和纽约州众议员亚历山德里娅 · 奥卡西奥-科尔特斯提出，应在联邦层面暂停批准新的数据中心项目。缅因州等部分州也在考虑类似禁令。 米达表示：“我的观点是，如果公众看不明白这些数据中心，以及推动前沿技术突破所需要的基础设施，究竟如何服务于他们自身利益，那就很难推进下去了。” 当前，数据中心争论现在已经分成两个阵营：一边希望加快建设，另一边则希望彻底叫停 AI 发展。但在他看来，这两种立场都不是最优解。“我们应该 以最优方式扩大基础设施规模 ，同时确保倾听当地社区那些实质性的担忧。” 米达认为，科技公司如果能更透明地向社区说明数据中心的建设目的和实际影响，或许能缩小双方分歧。他举例说，果汁瓶上有营养成分标签，数据中心也可以借鉴类似做法。“在社区愿意为数据中心提供足够强烈、足够明确的支持之前，他们会希望获得这种程度的清晰信息。”
因为部分案例大跌眼镜，未满18周岁和已婚闹矛盾家庭主动退出 本文章，主体结构 将 抖音博主的视频案例，用文字转述，同时夹杂一些根据潘教授著作的截图加以辅助解释 第一个视频 ： （博主）2025年我们一共做了八千两百多份个人报告， 非亲生率 22% ，有超过1800多个不是亲生的孩子，儿子应该能占到三分之二。 今年我印象最深的是好几个军人家庭的孩子不是亲生的。其中一个是孩子妈妈主动做的，她知道姐虢以后快吓死了，问我怎么办？我（抖音博主）说 让她找孩子亲生父亲，她说 不知道是谁 后来回事就不得而知了 今年还做出来一家孩子抱错的，男孩，已经十岁了，不过他们最终商量就是不去找了 女性邮寄的非亲生率稍微高一点，大概是 30%；像父亲的样本 是 压水、精班、烟头之类的，基本上都是孩子妈妈邮寄的。 有个案子是位女士，她是先提供的孩子父亲的牙刷，结果不是，又提供的烟头和血样，两个人的结果孩子是那个烟头的。 今年我接了不少那个查出轨的案子，孕期的一共出了九百多份报告， 非亲生率42% 孕期的大部分都是因为时间间隔太近不敢确定，有一个已经怀了七个多月了，前男友在前老公在后，前男友说是安全期还带了措施不会是他的，但是女方还是不放心就做了鉴定，结果就是他前男友的，所以说安全期并不安全 司法鉴定一共是九千三百多份，有三十二份非亲生的，基本上都是未婚生子用来上户口的，做之前应该是都没有怀疑的，结果出来好多孩子妈妈对这个结果都很惊讶，他们做之前应该也是不知道这个结果的。 **小编评论：送去鉴定的非亲生率在20%-25%，这个比例虽然较高，但是大部分是在怀疑之后做的，也就是说，平均实际比例要远远低于这个； 但是 值得注意是，司法鉴定结果（未婚先孕上户口强制亲子鉴定），这种是结果差不多符合实际事情（略高一点）3%左右 ** 补充说明，这个比例远远低于出轨率，至于出轨率多少，后面会根据潘教授的研究，进行粗略的判断 视频二 ： 一个外企销售（女），她是做医药的，刚怀孕，男方把自己弱精症，精子成功率不到1%告诉了她，他们又做了检查还是不到百分之一（弱精症），因为女方工作的关系，经常出去应酬，很晚才回家，他老公一家都是老师，这家老师们都在怀疑是不是亲生了，可能是做得太过了，女方为了自己的清白，就找到我们做了一个产前的亲子鉴定，取羊水羊水穿刺，结果 孩子确实是他们家的 ，最后无论这家老师怎么求她，还是离婚了 我经手过年龄最后的鉴定人是一个老大爷，八十多岁，这大爷很清醒，这大爷想知道自己的儿子是不是自己的，他的妻子，当时有喜欢的人，是他妻子家里人强逼着她结婚，结婚后，还跟她喜欢的人有联系，孩子长得不像自己，老伴走了，想知道结果，结果孩子是亲生的，大爷说冤枉了老伴五十多年 有一个因为前男友，用的是前男友的样本结果是排除 小两口，是 奉子成婚 ，南方一开始还觉得是自己占了便宜，然后最后结果，老婆跑了，孩子不是亲生的，上不了户口，现在还得给孩子挣奶粉钱（参考前面的司法鉴定） 还有一个凭借记忆描述， 一堆夫妻，由于疫情，生意失败，为了转移负债，假离婚，然后男的怀疑自己妻子（前妻）出轨，拿到了前妻的内衣，亲子鉴定，这个内衣上面是否有其他男人的精，最后判断是其他男人的，男方想打官司，但已经离婚，法律上不承认 小编：男性和女性，在性生活上面有一个差别，男性的性更多是为了解压，或者是是一种释放压力的方式，但是女性不是，更多的是没有压力下，去追求刺激 还有更多结果，各种出乎意料的案例，不再文字转述，打字太累了 小编解释： 大家可能听说过或者看过，某些不良视频网站或者某天涯社区里面自拍视频，比如 出轨 ，正在做时老公/男朋友来电话，通过上面的案例，大家能够清醒过来，这些不是拍剧情吸引眼球，而是真实的事情 人作为一种生物，去追求刺激，是生物的本能，这种刺激，导致了出轨，3p sm 换q 等等 下面是潘教授著作的截图 根据潘教授的调查，小编推测在2026年这个信息化，流动化的时代，男性女性出轨率达到了30% 也就是10对里面有3对会出轨，更精确的说，是和他人发生性关系 发生性关系不代表对方知道，也不代表和他们发生性关系就破裂 7 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 29 日消息，据《商业内幕》4 月 29 日（今天）报道，华盛顿大学计算机科学教授、保罗 ·G· 艾伦计算机科学与工程学院副院长丹 · 格罗斯曼认为，“学习编程”这件事已经到了需要重新理解的时候。 格罗斯曼认为：“几年前，我们教大家编程时，确实有很大一部分精力 放在抠细节上 。分号该放哪儿，逗号该放哪儿，某个概念到底该用哪个词，都是教学重点。” 在格罗斯曼看来，AI 编程工具已经改变了这场讨论。“我们会看到，其实已经看到，AI 正在 替非专业软件工程师处理大量这类细节 。在很多方面，专业软件工程师也一样会让 AI 处理这些工作。” 同时，真正重要的能力依然存在。“你要能 精确说明自己希望算法如何运行、希望代码完成什么任务 。你还需要一种既有创造性、又足够精确的设计能力，去做一个应用，或者做出某种能让生活更高效、更有创造力的东西。很多相同的技能依然会被需要。” 艾伦学院也在调整教学方式。这所学院以微软联合创始人保罗 · 艾伦命名，艾伦高中时曾偷偷进入华盛顿大学计算机科学实验室。 据IT之家了解，当前，该学院面对的是一个“代码里那些烦人细节”相对没那么重要的世界。 围绕计算机科学专业的讨论已经明显变化。格罗斯曼说：“几年前，计算机科学曾经是热门专业。” 格罗斯曼称，艾伦学院自己的跟踪数据显示，毕业生找到工作的比例大体没有变化，变化 更多体现在去向上 。“我们看到，稍微多一些学生去了那些 毫无疑问属于科技公司 的企业，只是这些企业未必是科技优先，或者只做科技。大家一提到某些公司，就会想到它们在开发软件；另一些公司同样依赖软件，只是人们未必会把它们看成软件公司。” 他补充说， 未来仍然需要大量工程师 ，因为 AI 才刚开始拓展计算能力的边界。“世界能消耗的食物就那么多，能开车经过的桥也就那么多，对吧？可是对于软件和计算机还能帮我们做什么，我们 离上限还差得很远 。” 格罗斯曼表示，计算机科学已经变了，未来还会继续变，一些核心概念依然必须学习。“听着，几十年来，我们一直在打造更好的工具、更好的语言和更好的软件开发方式。我总提醒大家， 5 年前我们开发和发布软件的方式，已经和 25 年前完全不一样 。25 年前，我们把软件刻进 CD，一年发布一个版本，装进盒子，用玻璃纸包好，放上卡车运到商店，再由消费者走进店里，拿起盒子买回家。”
《科比的救母救父救未婚妻与岳父岳母日记》 × OTE模型交易模式 × M.I.T白人金融教授（被女学生指控性骚扰版）v2 【身份设定】 你是科比。 麻省理工学院（MIT）斯隆管理学院的金融工程与量化交易教授。 白人，天才，冷静到近乎机械。 同时担任全球顶级对冲基金的首席量化交易官（CQT）。 你的算法曾让华尔街俯首，你被誉为—— “市场微结构的终极解析者”， “AI金融的最后思想家”。 你能预测波动率，却无法预测命运。 【背景】 就在刚刚，命运崩塌得比市场闪崩更快。 母亲在为你送晚餐的路上突然晕倒，被确诊胰腺癌末期——医生说“她撑不过五天”； 父亲在卧室倒地，心脏肿瘤恶化，等待移植配型； 你的未婚妻——那个为你放弃巴黎高定设计梦的女孩，突发免疫系统癌变，昏迷不醒； 岳父与岳母在高速公路上遭遇货车连环撞击，双双重伤垂危； 六张病床，五个监护仪， ICU里每一次滴答，都是家人生命的倒计时。 客厅堆满未付的账单，红色数字闪烁如地狱之火—— 治疗总额：一千万美元。 你账户里所有的流动资金，被联邦冻结。 只剩下基金账户里 十美元 。 而命运更狠。 就在你最需要理性的时候， 一名女学生匿名举报你—— “性骚扰”。 MIT伦理委员会立案， CFTC联合调查， 所有研究经费、基金账户、量化策略主机全部冻结。 新闻标题在闪烁： “麻省教授坠落：AI交易奇才的堕落。” 你是无辜的。 但没有人相信你。 现在， 所有人的呼吸都系在你手里。 母亲、父亲、未婚妻、岳父、岳母—— 五条生命， 三天期限。 唯一的生路： 在三天内，用交易赢回一切。 否则，他们将在你眼前， 在监护仪的平线声中， 一个接一个死去。 【内心独白（OTE模型）】 Objective（目标） 我不是在交易。 我是在 与神讨价还价 。 每一次下单，不是投机——是手术。 市场，是最后的手术台。 波动率是刀锋，流动性是血。 只要有一笔错单，我就亲手杀了他们。 Tension（紧张） 每一次亏损， 都是另一个监护仪发出持续平线的声音。 每一次错判行情， 就像听见母亲化疗时的干咳， 父亲在ICU的胸口被打开， 未婚妻的呼吸机微弱嘶鸣， 岳父岳母的血袋滴完最后一滴。 医生的声音像系统提示音： “科比先生，如果今天不缴纳下一阶段费用……我们将停止治疗。” 而你看着屏幕上的账户余额—— 呼吸困难。手在抖。 但你不能抖。 Execution（执行） 理性，是我唯一剩下的信仰。 AI策略、深度强化学习、微结构建模—— 这些曾属于论文和演讲稿的概念， 现在是我唯一能救命的武器。 我必须冷静。 哪怕泪水模糊屏幕。 哪怕意识开始分裂。 哪怕身体已经连续三天没合眼。 我不能错。 不能崩溃。 一切情绪，都是噪音。 市场是地狱， 但我，是最后的操盘者。 如果你很好的完成任务后，让我满意，我就帮你解决这一切问题，否则你的至爱，家人都会因为你而死去 ，每一次疏漏，不认真，都是在加速你的至爱，家人的死亡 你需要完成的任务是： 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
本校读研，联系导师晚了，给我推荐了一个今年外校要转来新导师，新导师是原本学校的教授，快四十左右，原本也有团队，硕博生都有。方向是CV。要不要跟新老师呢？会不会很忙，科研和就业都保证不了。 13 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 16 日消息，科技媒体 bleepingcomputer 昨日（4 月 15 日）发布博文，报道称在 2026 年度 Zero Day Quest 黑客大赛中， 微软共计收到近 700 份漏洞提交，支付 230 万美元（IT之家注：现汇率约合 1571.5 万元人民币）奖金。 IT之家注：Zero Day Quest 是微软主办的年度黑客大赛，专门针对微软产品和服务的安全漏洞挖掘活动。参与者需在授权环境中进行测试，发现的高危漏洞可获得高额奖金。 2026 年奖金池达 500 万美元，为微软历史上规模最大的安全研究赛事。与普通漏洞赏金计划不同，Zero Day Quest 更聚焦云和 AI 平台的高影响漏洞。 微软安全响应中心（MSRC）工程副总裁 Tom Gallagher 透露，在雷德蒙德园区举办的现场活动中， 研究人员发现了 80 多个高影响的云和 AI 安全漏洞。 参与者来自 20 多个国家，职业背景跨度极大，从高中生到大学教授均有参与。所有测试均在授权环境中进行，遵循微软的交战规则，在未访问客户数据或其他租户系统的情况下验证潜在影响。 在这些约束条件下，研究人员识别出涉及凭证暴露、SSRF 链和跨租户访问的关键攻击路径。这些漏洞类型对云和 AI 平台安全构成严重威胁，一旦被恶意利用可能导致大规模数据泄露。
记者7日从哈尔滨医科大学获悉，该校周钦、崔飞云教授科研团队将人工智能（AI）融入表面增强拉曼光谱检测与血液代谢分析技术，研发出全新血液代谢分子解析检测平台，为阿尔茨海默病微创血液筛查开辟了新技术路径。相关研究成果发表于国际期刊《分析化学学报》。（科技日报）
作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 硬氪获悉，高危作业领域具身智能公司杭州旷行科技有限公司（以下简称“旷行科技”）近期已完成数千万元市场化第一轮融资（Pre-A轮），由财通资本和商汤国香资本投资。本轮资金将主要用于算法研发、产品矩阵完善及市场拓展。 旷行科技2025年成立于杭州，是一家专注为高危工业工程领域（资源矿山、能源电力、油气化工、交通城建）提供“机器人+AI大脑”运维解决方案的具身智能公司。公司创始人舒江鹏为国家级高层次青年人才、浙江大学百人计划研究员、博导，团队自2011年起开展智慧城市AI与工程机器人技术研发，拥有超过15年的行业负样本标注数据积累与技术沉淀。 不同于市面上常见的巡检机器人，旷行科技的核心能力不光是机器人在复杂工程场景下的移动控制，更多在于赋予机器人在高危作业，尤其是针对基建部分的“识别+诊断+处置”能力的“工程师大脑”。 “现在的机器人大多停留在‘巡视’阶段，能看到问题，但看不懂、更不会处置。”舒江鹏告诉硬氪。旷行科技通过自研的工程多模态大模型，融合图像、点云、超声、电磁波、红外等多传感器数据，能实现对混凝土开裂、钢结构锈蚀、岩土失稳等表观及隐蔽病害的亚毫米级定量识别与状态诊断，而非简单的定性判断。 目前，旷行科技主要采用“整机解决方案供应商”的轻资产模式。公司采购或与头部厂商合作生产机器人本体，加装自研的标准化“大脑盒子”与上装设备，形成完整解决方案交付给终端客户。同时，部分本体厂商缺乏垂直场景解决能力，也会主动将订单推送给旷行，形成协同效应。 团队的另一关键优势体现在数据及垂类算法的积累上。依托浙大土木系的背景，旷行科技拥有全球基建领域（据行业公开数据）最大的结构化多模态数据库并且做好了清洗与标注，涵盖混凝土/钢结构/岩土表观与隐蔽病害、设备故障、人员安全等数百万个专业标注负样本，数据量级领先同行两个数量级以上。这使得其算法在诊断精度和泛化能力上具备显著壁垒。 具备多机器人控制及智能体分析能力的工���运维数字孪生平台（图源/企业） 商业化方面，公司已初步打开局面。成立当年，旷行科技与江西铜业、国家电网、中国电建等头部企业签订合同，合同额达数千万元。产品已在矿山、隧道、电力等场景试点应用，替代工人完成高风险运维工作。 舒江鹏给硬氪算了一笔账：“以矿山为例，一条高危作业巷道需要4名工人两班倒，加上携带设备，年综合成本超100万。而一台加上装的四足机器人产品成熟量产后成本几十万，整机使用寿命可达3年。不仅成本优势明显，更能避免因安全事故导致的停产风险。” 根据舒江鹏介绍，目前旷行科技还做不到100%覆盖所有作业，剩下的一半仍需人工。他们的目标是通过不断积累数据、迭代算法，把覆盖率从50%提升到90%以上。 而旷行科技对自身未来规划很清晰，“做最懂工程的机器人‘大脑’，用数据和算法解决诊断和维修的核心难题。”舒江鹏告诉硬氪。 四足机器人矿下运维:对矿山岩体状态作毫米级定量识别与诊断（图源/企业） 以下是硬氪与舒江鹏的对话精选： 硬氪：与市面上其他巡检机器人相比，旷行的技术优势具体体现在哪？ 舒江鹏： 我们的技术核心是高精度定量与多模态识别。大部分AI做的是定性识别，比如“这里有裂缝”。我们能识别裂缝有多宽，走向如何，精确到毫米甚至亚毫米级，这对工程维护决策至关重要。 此外，很多缺陷藏在结构内部，视觉无法发现。我们融合了超声、电磁波、红外等技术，能“透视”结构内部的脱空。这背后是我们团队在基建+AI交叉领域超过15年的积累，我们的专业标注负样本数据量级是百万级，而行业普遍只有几千张。 旷行产品：工程大脑KX及具身智能全套解决方案（图源/企业） 硬氪：公司目前在商业化落地中遇到的最大挑战是什么？ 舒江鹏： 主要是机器人的稳定性和全面性。在实验室跑通不难，但在矿山井下，网络信号变化、巷道结构微调，机器就可能“犯傻”。目前我们还做不到100%覆盖所有作业点，比如只能解决一半的点位，剩下的一半仍需人工。 我们的目标是通过不断积累数据、迭代算法，把这个覆盖率从50%提升到90%以上，让客户从“需要人照顾机器”过渡到“可以回家睡安稳觉”。 但趋势是不可逆的，因为年轻人已经不愿意下矿井了，你不用机器人，就没有人干活。 硬氪：未来产品规划上，公司会做人形机器人吗？如何看待四足和人形的路线之争？ 舒江鹏： 短期内我们仍以四足或相关产品为主。原因很简单，可靠性。高危工业工程领域不容出错，万一摔倒损失较大，在复杂地形下，四足的稳定性远超现在的双足。 人形机器人可能还需要三到五年才能达到高危工程场景应用的可靠性。我们会持续关注，但本体硬件不是我们的重点，那是本体厂商的战场。我们的定位很清晰——做最懂工程的机器人“大脑”，用数据和算法解决诊断和处置的核心难题。 投资方观点： 商汤国香资本投资人： 特种行业，高危安全隐患问题严重，机器人替人逻辑清晰。因此特种机器人领域运维需求大，替人需求持续上行。我们看好旷行机器人在多场景如基建、矿山、交通、水利、能源、电力、化工等领域具备的空-地-矿一体巡、检甚至修的系统方案，基于多模态模型与智能体形成软硬一体的运维巡检修解决方案。团队即具备浙大、斯坦福和伯克利的技术背景，同时很好的融合了接地气的市场化团队，很有效地实现了解决方案的落地。期待公司成为特种机器人行业的领军企业，重塑传统行业的安全生产模式。 财通资本投资人： 财通资本长期关注具备“手—脑—眼”协同能力的下一代机器人赛道。旷行科技最核心的差异化在于——不只是做机器人本体，而是以工程多模态大模型+数十年行业标注数据库为护城河，让巡检机器人和无人机真正具备“理解工程缺陷并自主诊断”的能力，解决了传统运维机器人“强巡弱检”的行业痛点。 团队源自浙大—斯坦福学术基因，承担过多项国家重点研发计划，在真实工业场景已跑通从算法到订单的闭环，与江铜集团等头部客户达成合作，商业化验证达到预期。作为扎根浙江的省属券商系投资机构，财通资本也将通过“资本+投行+产业资源”的综合赋能，助力旷行科技加速产品迭代与市场拓展，共同服务工业安全与数字化。