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#现象/趋势

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9月18日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML22

    GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点:该不该读代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP

    GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点:AI 生成的代码仍需阅读和负责,只是审查力度应按风险分级;Skills 与 MCP 解决不同问题,前者是打包好的经验,后者是连接工具与数据的标准,二者可组合使用;RAG 并未消亡,它让模型基于训练数据之外的信息作答,能减少 token 消耗并降低答案不完整的概率。

7月7日周二
  1. Berkeley AI Research34

    智能免费之后怎么办?面向智能体、由智能体构建、为智能体服务的数据系统

    伯克利 EPIC Data Lab 提出,随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10,数据系统需应对三大新挑战:为智能体服务、由智能体运行、由智能体构建。其中智能体查询会产生大量重复子计划,在 text-to-SQL 基准上仅 10-20% 子计划不同,80-90% 属重复工作,可通过多查询优化与近似查询处理加以利用。

7月1日周三
  1. Berkeley AI Research12

    2026 BAIR 研究生展示:伯克利 AI 实验室博士毕业生去向一览

    伯克利人工智能研究实验室(BAIR)公布 2026 届博士毕业生名单,其研究覆盖机器人、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for Science 等方向。毕业生去向包括 OpenAI、Mistral AI、Physical Intelligence、Amazon 等机构,以及 UCLA、普林斯顿 CITP 和芝加哥大学等学术岗位,部分人正在创业或寻找下一步机会。

5月8日周五