25位菲尔兹奖得主警告说，AI公司的目标与数学本身之间存在"严重的错位"

多年手工构建摄取框架，而今年的发布说明悄悄告诉我，大部分工作已不再是这份工作的核心。

一件事变得更容易，可能是因为你学会了它，也可能是因为有别的东西开始替你做了部分工作。

我不想把头埋在沙子里，我想倡导随着AI变得更加强大和普及，我们如何保持对代码库的控制，更重要的是，保持我们神圣的技术技能。

为什么软件工程已成为数据和 AI 专业人员的核心技能

一群不再那么绝望的求职者重新开始使用LinkedIn，他们不这么认为

提示：不要再开一个AI编码循环

当时我在办公桌前等脚本运行，突然发现我的工具链语言变了。脚本原本是用 pixi 运行的，而 pixi 是用 Rust 写的。

一种从跟着教程做到真正理解工作原理的实用方法

出卖时间很难，但随处可见。

一些最高薪的技术技能往往被忽视，它们存在于需要专业技能并提供可观经济回报的小众领域。本文探讨这些低调的技能，它们可能在 2026 年及以后显著提升你的职业和收入潜力。

AI现在可以在几分钟内创建系统设计和架构图。人类架构师还剩下什么价值？

通常最坚决抵制糟糕技术决策的人，已经不再抵制了。这篇文章讲的是这实际上意味着什么。

消失的岗位是入门级的。取代它们的并不是一项你能用一个周末学会的技能。

一个给专家们的新职位头衔：通过指挥系统、智能体和结果来交付系统

在这篇文章中，我分享了我认为每个数据工程师都应该掌握的六项技术技能。它们短期内不会过时。

我用这些日常习惯、核心人类技能和技能提升策略来保持自己的竞争优势。

我曾指导数百人进入人工智能领域，也见过许多有抱负的人工智能工程师因为构建了不合适的项目类型而最终找不到工作。

AI使用的正确"量"是多少才能获得最佳学习效果？

每隔几代人，世界就会遇到一个铰链。某些根本性东西的成本崩溃，在短暂的窗口期内，旧的优势停止工作，新地图尚未绘制。

多年来，我们相信人工智能的进步意味着添加记忆、上下文和生成能力。这个故事是真实的，但不完整。缺失的部分涉及我们

本文专为感受到脚下地面正在移动的中级到高级软件工程师而设计。你已经知道如何构建健壮、可扩展的系统。你理解CI/CD、测试和系统设计。问题是，"AI"标签通常感觉是为数学博士或OpenAI的研究科学家保留的。

AI无法从你这里偷走的东西——以及为什么现在只有它重要。我亲眼看着AI实时取代我。这就是我如何反击的

为那些本周被解雇的人发出的无声抗议

为什么企业在AI让找到真正要解决的问题变得前所未有的困难时，却在裁掉最有经验的员工？