你的“快”被废了（效率没了） 你大脑里的 fast-path，是你自己反复踩坑、反复验证后建立的高质量模式识别。 被迫从“判断模式”切换到“表演模式”——表演一个“AI辅助开发”的过程，给流程看。 你的“慢”也被废了（质量没了） 面对未知问题，真正的慢是有方向的慢：探索、比较、推敲、验证，最后形成判断。这个过程需要空间，需要反复，需要试错。 但领导在未知领域强行“快进”——自己用指令生成、自己质疑、自己推翻、自己纠偏。这条链路上，你被踢出了“思考者”的位置，变成了“执行助手”。你负责搭台、拆台、再搭台，但戏剧的台词、节奏、结局全由一个人定。 旧时代，领导不懂技术，你还能用专业争取话语权。 新时代，领导用 AI 直接生成代码，你的专业不再是他依赖的唯一路径。但他不知道，他的生成里少了什么。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 20 日消息，微信员工 @客村小蒋 昨晚分享了一则好消息，微信 AI 团队的模式识别中心凭借论文《Less Redundancy: Boosting Practicality of Vision Language Model in Walking Assistants》， 在 5 月份西班牙巴塞罗那举行的 ICASSP 2026 上拿下了最佳工业论文奖 。 IT之家注：ICASSP 全称是 IEEE 国际声学、语音与信号处理会议，是全球最大、最综合的信号处理技术会议，过去的最佳工业论文奖，一般是 META、微软、Spotify 这样的国外公司拿下。 此次微信团队获奖也是这个奖项自 2016 年设立以来，首次颁给中国企业团队 。 据介绍，微信 AI 团队的工作人员提出了 WalkVLM-LR —— 一个为视障人士行走辅助设计的视觉语言模型，核心创新是减少冗余：既减少“说得太多”（输出冗余），也减少“说得太频繁”（时间冗余）。同时，这个模型解决了“什么时候该提醒”的问题，视觉语言模型不应该无时无刻每帧提醒，而更应该在需要提醒的时候再开口。 有网友询问延迟情况如何，微信员工 @客村小蒋 表示：“ 目前延迟整体控制在百毫秒量级 ，主要依赖环境感知判断器和 VLM 共享视觉编码器来减少等待， 离真实落地还有优化空间 ，但实时性已经比较可用。”
IT之家 4 月 26 日消息，普林斯顿大学的研究人员研发出一种三维神经网络器件，融合了活体脑细胞与先进嵌入式电子技术。据其新闻稿介绍，这款三维生物电子计算机通过计算技术实现了模式识别功能。 简单来说，这项研究实现了活体脑细胞脱离大脑，借助嵌入式电子设备完成计算任务。这并非科学家首次利用脑细胞开展计算研究。以往的研究中，科学家会在培养皿中培育二维细胞培养物或三维细胞团，仅从外部探测并监测细胞活动。 普林斯顿大学的此次研究采用了全新方案。研究团队以薄层环氧树脂为基底，搭建出由微型导线和电极构成的三维网状结构；随后将数万个神经元培育成大型三维网络，并以该网状结构作为支架，使其具备计算能力。 研究人员表示，这种新方法“能够以远高于以往技术的精细精度，记录并刺激神经元的电活动”。在长达六个月的研究周期里，团队持续观测神经网络的发育过程，测试可增强或弱化关键神经元之间连接的技术，最终训练出一套算法，用以识别重复出现的脉冲模式。 为测试该系统性能，研究人员在独立实验中输入两种截然不同的脉冲模式，系统均成功完成了模式区分。该团队计划逐步扩大这款器件的规模，使其能够处理愈发复杂的任务。 论文第一作者、电气与计算机工程专业博士后研究员库马尔・姆里敦杰伊表示，这项技术“不仅有助于揭开大脑的运算奥秘，还有助于理解乃至有望治疗各类神经系统疾病”。 该研究最初的初衷，是通过研究活体脑细胞的活动，探索神经科学领域的基础科学问题，而这一研究初衷始终未变。与此同时，研究人员发现，该技术还有望破解人工智能领域的一大核心瓶颈：功耗过高。 研究团队成员、电气与计算机工程助理教授付天明（Tian-Ming Fu，音译）表示：“短期内，人工智能发展真正的瓶颈在于能耗。人类大脑完成同等任务的能耗，仅为当前人工智能系统的百万分之一。” 研究人员希望借助这款器件，破解大脑低能耗运算的背后机理，复刻相关发现，从而解决人工智能的高功耗难题。 IT之家注意到，相关研究论文已发表于《自然・电子学》期刊。 参考资料： https://www.nature.com/articles/s41928-026-01608-1
IT之家 4 月 22 日消息，中国科学院院士、中国科学院大学荣誉讲席教授、中国科学院自动化研究所研究员戴汝为同志，因病医治无效，于 2026 年 4 月 19 日 10 时 11 分在北京逝世，享年 94 岁。 官方资料显示，戴汝为 1932 年 12 月 31 日出生于云南石屏，1951 年考入清华大学数学系，后因院系调整并入北京大学，1955 年 7 月毕业于北京大学数学力学系。毕业后，他被选派到中国科学院力学研究所，师从著名科学家钱学森，成为钱学森归国后指导的第一位学生。 当时，钱学森正在北京中关村为科研人员讲授《工程控制论》，戴汝为被安排负责课堂笔记的整理工作，他后来回忆：“我把课堂记录的笔记拿给钱老看，请他审核。他总是很耐心细致地用红笔标记出不合适的地方，然后我再刻钢板印讲义发给听课的人。” 正是在钱学森的亲自指导下，戴汝为与合作者一起于 1958 年完成了《工程控制论》中文版的翻译工作，这部译著成为我国自动化领域长期以来的经典教科书。 1956 年，他进入中国科学院自动化研究所工作，1991 年当选为中国科学院学部委员（院士），曾任第五届中国科学院学部主席团成员，1986 年 7 月加入中国共产党。 戴汝为是自动控制、模式识别、智能科学、思维科学领域的专家。自 20 世纪 50 年代以来，他继承和发扬钱学森的科学思想，在控制论、人工智能等领域作出了开创性的研究工作。20 世纪 70 年代初，他率先将“模式识别”理论引入中国，当时国际上这一新兴领域刚刚起步，国内对此几乎一无所知。 1980 年，作为国家首批赴美访问学者前往普渡大学，他师从国际模式识别大师傅京孙教授，将统计模式识别与句法模式识别有机结合，开创性地提出了“语义-句法模式识别”方法，为中国汉字识别与汉字信息化应用和普及作出了重大贡献。这一理论创新被应用于手写汉字的机器识别，成为“汉王”手写识别核心技术的理论基础，他主持完成的手写数字识别系统成功应用于邮政信函自动分拣，获国家科技进步一等奖。IT之家注意到，20 世纪 90 年代初，戴汝为将研究视野拓展至系统科学领域，与钱学森共同构建了“开放的复杂巨系统及其方法论”，该方法被应用于中国经济、军事及社会发展等领域的重大问题决策中。他与钱学森等一起在《自然杂志》发表的“一个科学新领域 —— 开放的复杂巨系统及其方法论的研究”一文，成为我国“系统学”发展过程中具有里程碑意义的著作。在国家自然科学基金项目支持下，戴汝为还完成了“支持宏观决策的人-机结合综合集成研讨厅体系研究”，于 2005 年国家验收时荣获“特优”评价。 戴汝为曾获国家科技进步一等奖、中国科学院自然科学一等奖、“何梁何利”科技进步奖、中国模式识别科技终身成就奖、中国系统工程终身成就奖。他先后培养硕士生、博士生 80 余名，年过八旬仍在指导学生，并兼任清华大学、北京师范大学教授以及中国科技大学、上海交通大学、北京航空航天大学、南京航空航天大学等 30 余所大学的名誉教授。2010 年获颁“中国模式识别科技终身成就奖”时，他在获奖感言中说：“这份荣誉属于我们中国在模式识别领域辛勤耕耘的专家、学者，属于曾经指导过我的傅京孙教授，属于和我一起工作、进行过研究的许多同事、学生。” 当被问及对年轻科研工作者的期望时，他说：“我只相信一句话‘青出于蓝而胜于蓝’，只要能够踏踏实实地做，中国的模式识别研究将会有更加美好的明天。”近年来，戴汝为及其团队聚焦城镇化建设，提出智慧城市建设应运用系统科学的思想进行“顶层设计”的构想，并将“科学方法论”和“综合集成”操作平台应用于智慧城市建设的诸多领域。 中国科学院自动化研究所与中国科学院大学在讣告中写道：“戴汝为同志毕生热爱祖国，对党忠诚，矢志科研报国。他始终潜心研究，坚持求真创新，开学术之先河，树学风之楷模。他奖掖后学，桃李满天下，为我国智能科学领域培养了大批人才。他淡泊名利，品格高尚，宽于待人，深受大家敬重与爱戴。戴汝为同志的逝世是我国科技界的重大损失。我们沉痛悼念并深切缅怀戴汝为同志！他的精神与风范长存！”