我在大学学的是金融，经济学入门课程中你会学到的关键知识之一是：价值流向稀缺性。

让我们正视现实，人工智能的出现并非是为了帮助咨询顾问，而是为了取代他们受雇从事的大部分工作。

多年来，设计和技术团队一直依赖形状隐喻来描述专业知识。我们曾经拥有T型人才，然后是M型人才......但人工智能时代有些不一样了。

一项新的MIT模型显示，人工智能正在以政府、公司或工人都无法应对的速度改变工作，并且它将影响比大多数人想象中更多的工作。

我们早已过了争论 AI 是否会改变软件开发的阶段。现在的问题是，谁来构建让 AI 软件开发成为现实的底层架构？Anthropic 正是押注于此，押注未来。

学生们用AI写论文，教授们用AI批改论文，学位变得毫无意义，科技公司赚得盆满钵满。欢迎来到高等教育的终结。

卢德主义者或者叫卢德分子，被嘲笑了两个多世纪，被认为是反进步、反技术，只是固执己见。

您是否正在考虑在 2026 年转行从事数据科学？请参考一位拥有十年经验的人工智能工程师的坦诚观点。

Greg Isenberg 提出了 44 条对 2026年AI关键趋势的预测，每一条都足以单独成为一篇行业报告。

AI现在可以比任何开发人员更快地编写代码。但如果没有经验丰富的领导，它会在创纪录的时间内崩溃。

在《沙丘》中潜伏的想法值得进一步探讨。巴特勒圣战、贝尼·杰瑟里特的繁育计划、香料作为整个文明旋转的轴心。这些不仅仅是虚构的概念，它们是警告。蓝图或预测吗！

玛丽·米克尔最新的336页人工智能趋势报告揭示了一个应该让我们既感到恐惧又感到兴奋的事情：人工智能并没有遵循我们以前见过的任何技术应用的规则。

现在是2025年，人们正在热议AI，但一些聪明的人说：“这感觉像一个泡沫！”这让他们想起了25年前，当大家疯狂追捧互联网（称为“互联网泡沫”）的时候。

七年前，我是一家小型珠宝公司的运营经理。今天，我是亚马逊的一名高级应用科学家。

随着全球资金和注意力涌入人工智能，Rust 社区出现了一个引人注目的现象：两位知名的资深贡献者 Nicholas Nethercote 和 Michael Goulet 不得不公开表示他们正在“寻找工作”。

在这篇文章中，我将分析缺乏经验、自学成才的机器学习工程师的五个迹象，以便你能够避开这些陷阱，展现出最好的自己。

黄仁勋30岁，刚从斯坦福大学毕业，读了一本书，这本书后来将NVIDIA打造成了一家价值1.3万亿美元的公司。

你可能已经看到过那些耸人听闻的标题，说到 2030 年，AI 将抢走 9200 万个工作岗位。但他们没有公开的是：AI 还在创造 1.7 亿个新的工作岗位。

这是一份面向.NET开发者的实践指南，超越if-else逻辑，开始构建智能应用程序。

现在的AI能根据自然语言指令编写代码、调试甚至创建应用程序。那么，这是否意味着传统的软件工程已经过时了呢？

我问自己： 如果我能将AI提示作为数字产品出售呢？就在Etsy上？

MIT的研究是一个警钟。虽然生成式AI是一个强大的加速器，但它不是深度思考、记忆编码或战略推理的替代品。