行业观察

作者｜Yoky邮箱｜yokyliu@pingwest.com大概一周前，我拿到了ColaOS（以下简称Cola）的内测。当时我手里有Claude、Gemini和GPT最新的模型。在Cola出现之前，这几个工具已经足够覆盖我所有的工作场景了。还有什么能比Claude好用？它的团队告诉我它是什么。我当时的反应是：又在吹概念了。测试了不到24小时，我发现它不一样。第三天，当天额度用完了。我发现我回不去了

车辆最大载重量这回事本来不受关注，但是随着多款所谓豪车的最大载重量竟然低至375公斤，这就让人惊愕了，这类车的自身重量可是重大2.6吨乃至3吨重的车身啊，375公斤还是国家的最低标准，这意味着他们是踩着国家标准的下限造车！对比之下，已经消失于市场的飞度这款小车在载重量方面却是遥遥领先，这款知名的小型车载重量却能达到507公斤，可以看出别看这款车车身娇小，但是它的车身刚度却是相当硬朗，毕竟一款如此小

文丨苏扬编辑丨徐青阳美国东部时间4月1日18时35分，阿尔忒弥斯II从佛罗里达州肯尼迪航天中心升空。四名宇航员坐上“猎户座”飞船，飞向月球。上一次人类走到这么远的地方，还是1972年。那一年，阿波罗17号落在月球表面，带走了最后一批月岩样本。NASA（美国国家航空航天局）这次花了930亿美元，再次将人类送往月球。很多人的第一反应是：这不是已经去过了吗？为什么还要再去？01 先搞明白，这次到底去不去

Anthropic 试图挽救泄露源代码，却“误删”数千 GitHub 仓库IT 之家 4 月 2 日消息，据外媒 TechCrunch 当地时间 4 月 2 日（今天）报道，Anthropic 在清理 Claude Code 源代码泄露事件时出现失误，却误删了 GitHub 上的数千个仓库。事件起因是公司在当地时间周二意外开放了 Claude Code 命令行工具的源代码访问权限。随后，代码被 A

本书介绍不会用AI的人，正在被时代悄悄淘汰最近，一本名为《AI时代生存手册：零基础掌握DeepSeek》的书刷爆了我的朋友圈。说实话，作为普通人，我们对AI的态度大多是从好奇到焦虑——看到别人用AI10分钟搞定工作，自己却还在加班到深夜，那种感觉，谁懂？但读完这本书，我彻底释然了。AI不是选择题，而是生存题。 这本书让我明白，DeepSeek这个国产AI神器，真的能成为你的私人助理、职场外脑、创意

日前国内某地的自动驾驶出租车突然出现多辆在路中间就地停车的故障，警方初步通报指“初步判断为系统故障”，这故障与2025年底美国旧金山的waymo自动驾驶出租车停车故障颇为类似，让人担忧自动驾驶的安全问题。2025年美国旧金山大批waymo自动驾驶出租车就地停车，原因在于当地大停电，导致通信网络中断，waymo自动驾驶出租车高度依赖通信网络，当网络中断之后，自动驾驶出租车就宕机了，根本不知道该如何应

引言2026年，我们正伫立在软件工程革命的奇点。 看着屏幕上无需人工干预、自主穿梭于成百上千个文件中飞速重构的代码，今天的每一位 Coder，或许都体会到了当年柯洁面对 AlphaGo 时的那种无力感。AI Agentic Coding这场变革正在重新定义“什么是编程”、“谁能编程”以及“数字世界将如何被构建和消费”这三个底层问题。毫无疑问，代码是第一个被AI颠覆的市场，AI Coding已成为继

把舞台留给创业者、研究者、投资人和产业方，让创新真正由市场和场景来决定方向。作者｜王艺编辑｜栗子AI竞争正在换题。过去两年，行业争的是谁能把模型做得更大；到了今天，真正拉开差距的，已经是谁能让模型更快进入产业、进入场景、进入真实世界。参数红利在退潮，转化效率开始接管叙事；资本也不再为所有想象力买单，而是重新流向那些能把技术变成产品、把产品变成订单、把订单变成产业能力的地方。在这个意义上，海淀的价值

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体育要回归教育本质。作者｜张麟编辑｜栗子一个不可否认的事实是，现在的中小学生的身体素质，要比20年前差得多。2026年2月，《上海观察》报道，上海市某中学开展了期末体能测试，参与测试的425名学生平均完成引体向上仅为0.1个，其中411名学生一个都无法完成。这已经不是简单的“力气小”的问题，而是学生的上肢力量近乎消失。教育部门和社会各界都发现了这种现象，并开始从政策层面着手改变，最直接的办法就是提

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当“大模型”长出“本体”骨架作者｜田思奇编辑｜栗子当AI从模型能力竞赛走向商业化落地，行业开始出现清晰的分层。其中一端是以“养龙虾”为代表的个人智能体迅速出圈，实现全民agent普及，但高算力成本与不稳定的付费结构，是这门生意无法绕过的坎；另一端，企业的担忧更加务实：AI进入核心生产流程后，能否持续产生可量化价值？这一答案正在制造业中被验证。作为中国新质生产力的核心载体，制造业具备高复杂度、高价值

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EAIDC助力具身智能从技术演示迈向工程落地。作者｜拾月编辑｜栗子如果说具身智能的浪潮由AI带动，那其发展脉络，也在不可避免地沿着AI的既有范式展开。尤其是在模型评测上，这种惯性已经十分明显。过去一段时间，具身模型的能力验证，很大程度上延续了大语言模型的路径——在虚拟环境中进行评测，在标准化任务中进行横向对比。但问题也正在这里逐渐显现。仿真环境可以加速迭代，却难以还原真实世界的复杂性。sim2re

点击上方“图灵人工智能”，选择“星标”公众号您想知道的人工智能干货，第一时间送达转自PaperWeekly，仅用于学术分享，如有侵权留言删除放弃像素重建，绕开自回归：14 篇论文看透 JEPA 世界模型演进。Yann LeCun一直在走一条与主流大语言模型截然不同的路。当行业焦点集中在模型参数规模的暴力扩展时，他将研究重心完全放在了世界模型上。过去几周，V-JEPA 2.1、LeWorldMode