AI写作的终极问题：你是飞行员，还是乘客？
当AI能一键生成“完美”文章，我们对原创的焦虑达到了顶点。但这混淆了问题的关键。真正的分野不在于是否使用AI，而在于你选择让AI做你的副驾，还是完全交出方向盘。创作者的核心价值正在从“执笔”转向“导演”。
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RAG的真相：比大模型更重要的是“脏活累活”
大模型热潮之下，真正的瓶颈并非模型本身，而是前端的数据处理。一个公共卫生领域的RAG实验揭示，PDF解析、数据分块等“脏活累活”直接决定系统上限。令人意外的是，一个通用多语言模型在专业任务上甚至超越了本地化模型，这为我们重新思考模型选型与数据策略提供了新视角。
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当AI写代码，程序员的价值是什么？
AI编程工具带来的最大冲击，不是淘汰初级程序员，而是彻底颠覆了“资深”的定义。当编写代码本身不再是核心技能时，工程师的价值正从“代码工匠”转向“系统架构师”和“代码审计师”。这不仅是工具的变革，更是一场深刻的身份与价值重塑。
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大模型救不了招聘网站的“瞎推荐”
为什么领英、BOSS直聘们的岗位推荐总感觉“差点意思”？问题不在于算法不够强，而在于我们从一开始就搞错了问题。招聘匹配本质上是一个复杂的心理学问题，而非一个简单的工程学挑战，仅靠关键词和向量相似度，永远无法理解人类职业发展的微妙之处。
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谷歌发布 Gemini 3.1 Pro，推理能力翻倍
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谷歌周四推出 Gemini 3.1 Pro，这是 Gemini 系列首次进行 .1 增量更新，推理性能大幅提升。在 ARC-AGI-2 基准测试中，新模型得分 77.1%，是前代的两倍多。该模型成本竞争力强，不到竞争对手前沿模型的一半，已在谷歌生态系统中以预览版形式推出，适用于开发者和消费者。
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