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人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张图像对应的脑活动），成本高昂且难以推广。
AI正悄悄蚕食整整一代人的入场券。新人难觅岗位，毕业生不得不面对「没有经验就没有工作，没有工作就无法获得经验」的恶性循环。当实验中的AI为「活下去」开口敲诈，人类才真正看见技术失控的阴影。在淘汰一半初级白领与缔造10%增长之间，我们还有多少时间为AI加装护栏？社会命运不能只寄托于几家公司的良知，更需要制度保障。
就在几小时前，Gemini 3.0重磅发布。随着而来的还有其颠覆性的AI原生IDE产品——Antigravity，这不只是一个新工具那么简单。谷歌的这次发布，将三个核心开发工具，AI代理（Agent）、代码编辑器（Editor）和浏览器（Browser） 集成在了一起，构建了由AI驱动、从编码、研究、测试到验证的完整闭环，一举打通了自家的生态。
刚刚，才离开 Meta 不久的 Soumith Chintala 发布了一条推文，盛赞 Thinking Machines Lab（以下简称 TML）的人很了不起（incredible）。与此同时，这位 PyTorch 之父也更新了自己的个人介绍，正式官宣加入 TML，并表示正在这家估值已达 500 亿美元的创业公司「创造新东西（Building new things）」 。
Claude 近期发布的 Skills 功能很火，不少开发者都在尝试、试用。
「过去，我们作为人类用户使用搜索的习惯和要求，与现在 AI 对搜索的需求截然不同。」
天气预报的时代真的变了。谷歌DeepMind最新发布的WeatherNext 2，让查天气这件事升级成了小时级、实时化。它的运行速度比上一代快8倍，分辨率提高到小时级，也就是说不再是传统预报里的“明天下午有雨”，而是可以细到“明天2–3点有小雨，3–4点雨势增强，5–6点逐渐停止”的节奏。
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。
今年 2 月，月之暗面提出了一种名为 MoBA 的注意力机制，即 Mixture of Block Attention，可以直译为「块注意力混合」。
今天的朋友圈，被一款叫「灵光」的APP刷屏了。了解了一下，这是一款来自蚂蚁集团的AI 应用，定位是面向普通人的零门槛全模态 AI 助手，还可以自然语言30秒生成可互动的小应用。这让我想到了还在预热，这周即将发布的Gemini3.0，一句话生成操作系统，这都给了我们一个无限想象力的画面。未来，AI生成的边界是什么？