Arvind Narayanan 在 ICML 主題演講追問：AI 時代還有哪些工作留給人類？
Arvind Narayanan 在 ICML 主題演講中主張，AI 會逐步改變並重組工作，但不會因實驗室內某個能力里程碑而突然令所有人失業。他以 AI as Normal Technology 框架概括能力、產品、早期採用和適應四個階段，認為工作結構的適應最慢，需時數十年。他預期 AI 會令工作重心由建造系統轉向評估、判斷與引導，並主張培養與 AI 互補的技能及維持使用上的自主掌控。
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今日 23 條AI as Normal TechnologyAI 評分6262
elsewhere：文章AI 評分4747 AI4S 需要狂人與野心家｜公路播客對話英靈殿創始人 Odin：「如果神存在，我怎能容忍自己不是神？」
英靈殿創始人 Odin 在《十字路口》公路播客中談及 AI for Science 創業願景，核心是打造「全模態分子世界模型」與「通用科學人工智能」。他離開 David Baker 實驗室後創業，短時間內融資數千萬美元，團隊有 30 人。其目標是打造「新時代科學發現的蒸汽機」，把人類科學進程壓縮上百年。
AI as Normal TechnologyAI 評分6262 AI 如何向堆疊上層遷移以避開商品化陷阱，並帶來企業鎖定風險
Arvind Narayanan 與 Akash Kapur 認為，模型推理競爭可能把價格壓向 token 生產的邊際成本，AI 實驗室更可能透過向堆疊上層遷移來實現持續盈利。
Benedict Evans：BlogAI 評分5656 Benedict Evans 探討 AI token 定價的幾種思路
Benedict Evans 認為，token 供應短缺只是過渡狀態，現有市場動態指向基礎模型成為商品化基礎設施，但長期定價權與價值捕獲仍未明朗。供給擴張、推理效率、訓練成本及新用途的投資回報都會變動，長期供需均衡因此難以預測。文章以流動網絡、光纖和半導體為參照，指出類比可供參考，但不能預測 AI 市場最終會形成哪一種均衡。
elsewhere：文章AI 評分2525 Vol.18 腦機介面的非科幻故事：從三甲臨牀到居家卧室，重建前額葉秩序感要幾步？｜對話空山慈科技聯合創始人王曦明
節目邀請空山慈科技聯合創始人王曦明，討論團隊如何透過腦機互動與神經調控，探索抑鬱症、睡眠障礙及認知問題的下一代解決方案。對談亦涉及大腦的隱形負擔，以及腦科學、醫學工程、AI、仿真、硬件與臨牀驗證的結合。
MIT NewsAI 評分3535 媒體聚焦 MIT：為美國未來 250 年推動創新與教育
MIT 校長 Sally Kornbluth 在 Washington Post Live 討論如何透過好奇心導向研究與教育，培育能引領美國應對 AI 時代的下一代人才。她主張保留基礎學科、加強道德、公民與倫理教育，並讓學生把 AI 作為增強工具，透過團隊協作學習。她警告，聯邦資金雖已撥予大學，款項大多尚未發放；若缺少好奇心導向研究資助，創新及人才培育管道可能枯竭。
Ethan Mollick：One Useful ThingAI 評分6666 AI 工作模式由聊天機器人協作轉向 Agent 管理
Ethan Mollick 指出，隨着 AI 系統能持續處理更長任務，工作模式正由人與聊天機器人協作，轉向把工作交給 Agent 執行並由人管理。Epoch 的測試指出，Opus 4.7 獨立工作 14 小時，建成一個相當於人類工程師需花 2-17 週完成的軟件套件，token 成本為 $251。
OpenAI NewsAI 評分3535 OpenAI 報告描繪歐洲 AI 勞動力機遇
OpenAI 的新報告描繪 AI 可能如何重塑歐盟各地的工作崗位。報告指出，部分職業可能面臨自動化、增長或工作流程變化。
Hamel Husain 長文AI 評分5858 「難以評測」是 AI 產品設計的警號
Hamel Husain 指出，AI 產品若難以評測，往往也難以讓用戶核實輸出，因此產品設計應先降低驗證難度。文章以數據智能體、體育課教案工具和工傷賠償醫療報告工具為例，提出展示來源與假設、提供可核查的中間產物，並把輸出拆成較小的審核單位。這樣可降低標註成本，並為自動評測提供更明確的依據。
AI as Normal TechnologyAI 評分7272 為何 AI 尚未取代軟件工程師，未來也不會
文章認為，AI 尚未取代軟件工程師，單靠能力提升也不會消除這類工作的需求。作者以「決策、執行、交付」三層框架解釋，AI 壓縮程式碼實作的執行層，但需求界定、驗證及交付責任仍需人員承擔。一項涵蓋 GitHub 上 100,000 名開發者的研究顯示，AI 智能體令程式碼行數增加 8 倍，發布量只增加 30%。
Ethan Mollick：One Useful Thing精選AI 評分7777 Ethan Mollick分享與Claude 5 Fable協作的體驗，並剖析人類角色轉變
Ethan Mollick實測Claude 5 Fable後指出，模型能按多頁規格連續工作長達12小時，人的角色更像委託者。它在Claude Code中調用多個智能體研究交通資料並製作等時線地圖，也花九個半小時開發可校準人類與AI判斷的研究軟件Concord。Mollick指出，Fable消耗大量 tokens，安全護欄常令它退回能力較弱的Claude 4.8 Opus，而其決策過程不易看見。
推薦理由：Ethan Mollick以等時線地圖和研究分析軟件的實測，呈現人類角色如何由過程操作轉向委託與驗收，以及模型自主決策帶來的可見性落差。
OpenAI NewsAI 評分1818 OpenAI：智能時代的生物防禦行動計劃
OpenAI 的行動計劃聚焦以 AI 強化生物韌性，主題是智能時代的生物防禦。
Ethan Mollick：One Useful ThingAI 評分6767 Ethan Mollick：有意識地決定哪些思考工作交給 AI
Ethan Mollick 主張應有意識地選擇哪些認知工作交由 AI 處理，而非預設讓 AI 代做，避免削弱學習與思考所需的投入。土耳其高中數學實驗中，使用 ChatGPT 的學生作業表現較好，但測驗成績低於未使用 AI 的同學；台北高中五個月 Python 課程中，使用 AI 導師個人化題目序列的學生，在無 AI 協助的期末考高出 0.15 個標準差。
Benedict Evans：BlogAI 評分6262 AI 對職業的影響難以逐項量化預測
Benedict Evans認為，按職業逐項評分、量化 AI 影響程度，難以可靠預測 AI 對工作的實際影響。他以會計師人數在長期財務自動化下仍增加為例，指出自動化可能擴大工作需求，也會改變職務內容和職業分類。互聯網及 Uber 的例子則顯示，技術可改變企業商業模式和工作需求，這些影響未必能從職務描述預先推算。
AI as Normal TechnologyAI 評分5959 Google 的 AI 智能體真的花 $916 建成作業系統嗎？
Google 宣稱一組 AI 智能體花費 $916.92 建成作業系統，但作者認為公開資料不足以獨立核實。這次執行共使用 2.6B tokens；Google 所稱的單一提示詞長達數千行，但提示詞、程式碼及執行紀錄均未公開，人工介入與重試情況亦未交代。作者將此類長時程任務視為開放世界評測，認為其可補充基準評測，但需要新的方法規範。
AI as Normal TechnologyAI 評分5757 AI 風險是否需要政府採取非常規幹預？
Sayash Kapoor 主張，面對 AI 濫用風險，政府應優先投資社會韌性，而非依賴限制 AI 產品發佈等非常規幹預。文章指出，開放權重模型及前沿實驗室的廣泛 API 存取，令公開可用能力與前沿能力的差距最多隻有數月。作者建議透過 AI 輔助紅隊測試、漏洞懸賞、合成生物訂單篩查及危險材料追蹤，提升網絡與生物安全防護。
OpenAI NewsAI 評分3737 Parameter Golf 為 AI 輔助研究帶來的啟示
Parameter Golf 匯集 1,000+ 名參與者及 2,000+ 份投稿，探索在嚴格限制下進行 AI 輔助機器學習研究。探索範圍包括編碼智能體、量化及新型模型設計。
Berkeley AI ResearchAI 評分5151 自適應並行推理：高效推理時擴展的下一種範式
Berkeley AI Research 梳理自適應並行推理（Adaptive Parallel Reasoning，APR）的研究進展，將其界定為模型在推理時自行決定何時並行、分配多少執行緒及如何協調控制流的範式。
Import AIAI 評分6666 Import AI 455：Jack Clark 估計 AI 系統在 2028 年底前自主訓練後繼模型的機率約為 60%
Jack Clark 根據公開研究與產品進展，估計到 2028 年底前，AI 系統自主訓練後繼模型、實現無人參與 AI 研發的機率約為 60%。他以 SWE-Bench 成績由 Claude 2 的約 2% 升至 Claude Mythos Preview 的 93.9%，以及 AI 在研究復現、模型微調和長時間任務上的進展，作為主要依據。
Manus：BlogAI 評分6161 2026 年 5 款最佳 Replit 替代方案：AI 應用建構器實測比較
Manus Blog 以同一份個人理財網站提示詞實測 Replit、Manus AI、Lovable、Vercel v0、Base44 和 Hostinger Horizons，並比較各工具的生成結果與使用體驗。
OpenAI NewsAI 評分1515 OpenAI 的五項工作原則
Sam Altman 分享了指引 OpenAI 工作的五項原則。OpenAI 的使命是確保 AGI 惠及全人類。
Manus：BlogAI 評分5151 2026 年五款最佳桌面 AI 智能體
文章比較 Manus My Computer、Perplexity Computer、Claude Cowork、ChatGPT Agent 和 Genspark 五款桌面 AI 智能體，涵蓋功能、價格及適用場景。文中説明各工具在本地檔案存取和雲端執行上的差異，並按研究、Microsoft Office 文件處理和網頁自動化等需求提供選擇建議。
Hamel Husain 長文AI 評分6767 數據科學家的反擊：LLM 時代評測仍需要數據科學方法
Hamel Husain 認為，LLM API 雖讓團隊可自行整合 AI，評測、實驗設計和生產監測仍需要數據科學方法。文中列出五類評測陷阱，包括套用通用指標、未驗證 LLM 評審、測試集設計不當、數據及標籤質素欠佳，以及過度自動化。作者建議檢視 traces、以人工標註驗證評審，並根據真實生產數據設計測試集，讓領域專家參與標註。
Hugging Face Blog精選AI 評分6464 Hugging Face 2026 年春季開源 AI 生態現況分析
Hugging Face 的 2026 年春季報告梳理過去一年開源 AI 生態的變化，指出平台用户、模型和數據集數量均接近翻倍。2025 年，Hugging Face 增至 13 million 名用户、逾 2 million 個公開模型及逾 500,000 個公開數據集；中國模型在過去一年佔平台下載量 41%，並在月度及總下載量上超越美國。
推薦理由：報告把平台增長、地域下載差異和衍生模型放在同一框架，呈現開源 AI 並非單一市場，而是由多個重疊的子生態構成。
Manus：BlogAI 評分5757 9 款最佳 AI 電子商務網站建構工具評測
評測者在相同的三類電商場景下實測 9 款 AI 網站建構工具，並按設計品質、品牌呈現、電商完整度和可編輯性比較表現。測試中，Squarespace Blueprint AI 的設計輸出較穩定，Wix AI 兼顧生成與編輯，Shopify 側重電商基建而非 AI 建站，Manus 則可製作自訂計算器和產品配置器。文章亦提醒，跨平台遷移通常無法帶走設計系統與版面，AI 文案仍需人工修改。
Manus：BlogAI 評分5353 2026 年十大最佳 AI 影片剪輯軟件
Manus 在 2026 年以同一段 8 分鐘素材測試 10 款 AI 影片剪輯平台，比較它們減少剪輯時間、保留創作控制權及將長片改編為短片的表現。評測涵蓋 Manus、Adobe Premiere、Veed.io、Wisecut、DaVinci Resolve、Descript、CapCut、Runway、OpusClip 和 Filmora。
OpenAI NewsAI 評分2424 推動業務重塑的五種 AI 價值模型
五種 AI 價值模型展示領導者如何循序推進 AI，從提升員工 AI 熟練度走向流程重塑。這個推進次序可建立持久的業務優勢。
Benedict Evans：BlogAI 評分6161 OpenAI 將如何在 AI 市場競爭？
Benedict Evans 分析 OpenAI 的競爭處境，指出其模型與其他前沿模型能力接近，且龐大用戶羣的使用深度和黏性有限。文中稱 OpenAI 有 8-900m 用戶，只有 5% 的 ChatGPT 用戶付費，80% 用戶在 2025 年發送少於 1,000 則訊息。他進一步質疑，巨額算力投資與全棧平台構想是否足以建立網絡效應，並指出生成式 AI 的新產品體驗仍待創造。
AI as Normal TechnologyAI 評分5656 AI 不會自動降低法律服務成本
Justin Curl 與合著者指出，AI 能力提升不會自動降低消費者取得理想法律結果的成本，制度與工作流程中的瓶頸可能抵銷生產力增益。文章將瓶頸歸納為限制 AI 法律服務的監管規則、訴訟與合約談判中的對抗性，以及人類法官和法律專業人員的處理速度。作者討論調整職業監管、司法程序及律師角色等改革，並指出法律工作產出變便宜，不等於客户更容易取得所需法律結果。
Manus：BlogAI 評分5454 Manus 與 Synthesia 比較：哪款 AI 影片生成器更適合你？
Manus 的文章以兩組相同提示詞比較 Manus 與 Synthesia，測試顯示 Synthesia 動態較自然，Manus 更能遵循場景細節。企業影片提示要求生成 30 秒影片，Manus 輸出 30 秒，Synthesia 則約 8 秒，兩者的動畫都有瑕疵。文章認為 Synthesia 更適合專業化身影片，Manus 則較適合重視創意自由和多步驟工作流程的用户。
Manus：BlogAI 評分5555 2026 年最佳 AI 代碼審查工具評測與選擇指南
Manus 以同一組 PR 案例評測 9 款 AI 代碼審查工具，涵蓋錯誤修復、重構、依賴更新和權限邊界。結果顯示，各工具在安全關鍵邏輯的風險檢測深度上差異明顯，工作流原生整合不代表分析更深入。Manus 在明確框定為安全審查的授權反轉測試中，生成了著重失敗模式、影響和補救步驟的報告，但未原生嵌入 PR 討論串作為自動審查員。
Manus：BlogAI 評分5959 2026 年 7 款最佳 AI 登陸頁面生成器：測試與比較
Manus 以同一提示詞測試並比較 7 款 AI 登陸頁面生成器，評估設計質素、文案、可否直接發布、免費發布及自訂能力。Manus 獲 9/10，並被評為設計質素最高；Manus、Base44 和 Simplepages AI 的免費方案均可發布。Aura 免費生成及編輯但匯出須付費，Emergent AI 和 Squarespace 的免費方案則不能發布。
Hugging Face BlogAI 評分5353 全球開源 AI 生態的未來：從 DeepSeek 到 AI+
DeepSeek R1 之後，中國開源 AI 生態正由模型擴展至部署、軟硬件協同與治理，開源成為中國 AI 機構近期的主流路徑。截至 2025 年中，逾 113k 個模型以 Qwen 為基礎，逾 200k 個模型倉庫標記 Qwen，遠多於 Meta 的 Llama（27k）和 DeepSeek（6k）。
Manus：BlogAI 評分5454 2026 年 5 款最佳 AI 圖像生成器評測（作者逐一測試）
作者以四組相同提示詞測試 ChatGPT（GPT-4o）、Midjourney、Nano Banana Pro、Adobe Firefly 和 Manus，比較五款 AI 圖像生成器的表現。
AI as Normal TechnologyAI 評分5959 Moravec 悖論事實核查：它不足以預測 AI 任務難度
Arvind Narayanan 指出，Moravec 悖論從未經過實證檢驗，也不能用來預測哪些任務對 AI 容易或困難。他認為，AI 社羣偏重值得研究的任務、忽略對人與 AI 都過易或過難的任務，可能造成任務難度呈現表面上的負相關。由於新能力從突破到商業化和部署往往需要時間，他主張與其預測突破，不如適應已知的技術發展。
OpenAI NewsAI 評分1717 Indeed 如何運用 AI 推動求職方式演進
Indeed CRO Maggie Hulce 分享 AI 如何改變求職、招聘及人才招募，內容涵蓋僱主與求職者。
OpenAI NewsAI 評分2323 GPT-5 for Work 深入剖析：企業如何使用 GPT-5
這份數據報告分析各行業員工如何使用 ChatGPT，涵蓋採用趨勢、主要任務及部門使用模式。報告亦探討 AI 在工作場所的未來。
Manus：BlogAI 評分2020 AI 網站建構工具能否助你快速建立專業網站？
AI 網站建構工具能加快建立專業網站，但不能單靠自動化確保專業效果；清晰的結構、資訊和目標仍是關鍵。Manus 的工具可生成基本版面與頁面結構、初稿，並加快設定和迭代；其端到端流程則先協助團隊梳理思路，再轉向視覺設計。較有效的做法是由 AI 負責草稿、版面和快速迭代，人工提供背景、策略判斷及最終優化。
Manus：BlogAI 評分5656 非技術人員實測 Lovable、Replit、Bolt、Cursor 及 Manus 五款氛圍編碼工具
一名非技術背景的內容寫作者以同一提示測試 Lovable、Replit、Bolt、Cursor 及 Manus，要求五款氛圍編碼工具製作個人作品集網站。測試中，Lovable 對初學者最友善，Manus 付費版最貼近其流行藝術設計要求；Manus 免費版出現 404 錯誤，而作者未能用 Cursor 產出網站。文章指出，工具各有適用人羣，提示須清晰具體，付費方案也可能帶來更符合創意要求的結果。
Hamel Husain 長文AI 評分5454 Hamel Husain 為何不再使用 nbdev
Hamel Husain 因 AI 編碼工具改變開發工具的取捨，停止使用自己曾協助建立及維護的 nbdev。nbdev 以 Jupyter notebooks 作為程式碼、文件和測試的單一來源，再轉譯成 Python 程式庫和文件網站；他認為這種工作流令 AI 工具難以分辨應修改 notebook 還是最終程式碼。