随着内容的激增，现在比以往任何时候都更难从噪音中找到好东西。瓶颈已经从创造转移到了发现。

本文面向那些正在构建职业生涯的数据科学家、设计系统架构的ML工程师，以及决定投资方向的商业领袖。

用户可能会试用一个模型然后说"这个模型太糟糕了"，而实际上它是被提供商削弱过的。这会损害模型的声誉，也意味着人们将无法再信任基准测试分数。

无人能逃脱这个致命陷阱

下一个互联网不会围绕你打开的应用构建。它将围绕AI智能体构建，这些智能体可以规划、执行、沟通，并在你的工具之间协同工作……

上下文学习（ICL）对于答案或答案片段已经存在于某处的问题是足够的。但对于需要真正发现的问题（如新数学）、对抗性场景（如安全），或者知识过于隐晦而无法用语言表达的情况，有一个强有力的论点是，模型需要一种在部署后将知识和经验直接更新到参数中的方法。

科技领域的顶级思想家对2026年进行了展望。今年的贡献者来自 Applied Intuition、Instacart 和 NVIDIA 等公司的创始人，Canva 和 OpenAI 等公司的领导者，以及 a16z、Emergence 和 USV 等公司的风险投资家。

对我来说，一个重要的时刻出现在最近，当我意识到IDE不再是我工作流的中心。Claude Code、Beads、Gas Town、GStack和规格驱动开发教会我关于IDE之后的软件开发。

在GDC 2026上，我们对过去几年中已上线、扩展、成功，有时甚至惊人地失败的AI原生游戏进行了分析。

一份邀请好奇的非程序员为自己和身边的人构建工具的指南。

软件中的品味不是美学，尽管美学可以是它的一种表达。品味是决定包含什么和排除什么的能力。

如果你在构建软件，这些是今年主导后端景观的五大人工智能趋势。

收据和逻辑表明，AI正在创造一个财富真空，被吸到顶层，永远不会再有用。

AI-first意味着你围绕AI是主要构建者的假设，重新设计你的流程、架构和组织。你停止问“AI如何帮助我们的工程师？”并开始问“我们如何重新构建一切，以便AI进行构建，而工程师提供方向和判断？”

最令人惊讶的部分是：世界上两个最受推崇的制造业国家正被同一种隐形的弱点所困扰。

节省了 18 万美元的薪水。损失了 210 万美元的生产力。事实证明，人类做的不只是写代码。谁知道呢？

有太多迹象表明 AI 行业存在于有史以来最大的泡沫中，以至于很难看清全局。AI 内部人士——可以说从这个泡沫中获利最多的人——正在为整个事件在几年内崩溃做准备。

第三次，Amazon学到了惨痛的教训：生成式 AI 不是智能的，不能取代人类智能，也不是生产力工具。