2026-04-03
🎬 YouTube
1. Simon Willison：AI 编码已经越过“能不能用”的门槛
Simon Willison 认为，2025 年 11 月是 AI coding agents 从“多数时候能跑”跨到“真的能交付”的拐点。视频里他还提到自己现在 95% 的代码都能在手机上完成，说明工作流已经被彻底改写。
他把下一阶段概括成 dark factory：没有人手写代码、也没有人手动审代码，AI 连 QA 都自己做。但同时他也强调，prompt injection 仍然是没解决的安全硬伤。
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2. Jack Dorsey：公司组织可以被 AI 重写
Jack Dorsey 在 Sequoia 访谈里回看了 Block 裁员 40% 后的重组逻辑：不是简单降本，而是围绕 AI intelligence layer 重新设计公司。核心设想是把传统金字塔组织换成“AI 在中心、人围绕边缘”的圆形结构。
这期更值得看的地方，不是一句“mini-AGI”，而是它在认真讨论 AI-native 公司应该怎么组织、管理和决策。
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🎙️ 播客
1. Moonlake：世界模型不该只靠堆算力
Latent Space 这期继续 world models 系列，采访了 Moonlake AI。Moonlake 的路线和 Genie 3 很不一样：他们不是单纯追求更大模型，而是从 game engines 起步，强调多人交互、长期状态一致、物理/空间一致性和长时规划能力。
他们的判断很明确：world model 的关键不是 scale 本身，而是结构化表示和因果建模。文中还提到他们推出 3 万美元 Creator Cup，想把创作者社区和 actions-to-observations 数据飞轮一起带起来。
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📝 博客
1. Simon Willison 总结 agentic engineering 访谈重点
这篇相当于 Simon 给自己那期 Lenny 播客做了一版重点整理。核心判断是：代码生成的瓶颈已经从“写出来”转向“怎么验证、怎么测试、怎么确认没问题”。
他还提到，软件工程师是最早被这波 AI 改写的一批信息工作者，而处在中间层的工程师反而更难，因为 AI 工具并没有表面看起来那么容易用。
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2. Gemma 4：Google 继续把“小模型效率”往前推
Google DeepMind 发布了四个带视觉能力的 Gemma 4 推理模型：2B、4B、31B，以及 26B-A4B MoE，全部采用 Apache 2.0 许可。Simon 特别关注的是 intelligence-per-parameter，也就是单位参数的能力密度，小模型效率现在已经成了非常热的研究方向。
较小型号用了 PLE（Per-Layer Embeddings）来提高端侧参数效率。Simon 本地跑通了 2B、4B 和 26B-A4B，但 31B 的本地 GGUF 版本有异常，不过通过 AI Studio API 仍然可用。
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3. llm-gemini 0.30：第一时间接上 Gemini 3.1 Flash-Lite 和 Gemma 4
Simon Willison 发布的 llm-gemini 0.30 很小，但很实用。这个版本新增了 gemini-3.1-flash-lite-preview，同时补上了 gemma-4-26b-a4b-it 和 gemma-4-31b-it 两个 Gemma 4 模型支持。
如果你本来就用 LLM CLI 体系，这意味着 Gemini 新模型基本能在发布后很快接进现有工作流，不用自己再手搓一层适配。
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4. Cory Doctorow：Claude Code 泄露事件，暴露的是 DMCA 机制本身
Cory Doctorow 这篇不是讨论“源码泄露八卦”，而是借这件事批评企业如何用 DMCA takedown 机制压制信息扩散。他回顾了 DMCA 512 的结构性问题：平台在高额责任威胁下，往往会先删再说，而不是先核查。
他的重点其实是公共利益披露和企业审查之间的张力：当版权机制被当成信息管制工具时，很多重要材料会在没有司法审查前就先被抹掉。
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🗞️ Techmeme 热点
1. 美国 AI 招聘还在猛增，Head of AI 成了单独赛道
LinkedIn 的招聘数据称，2023 到 2025 年美国新增了 64 万个 AI 相关岗位，其中 22.5 万个直接是“Head of AI”岗位。后者相比前四年又增长了 49%，说明企业不只是在补工程师，也在补 AI 组织负责人。
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2. OpenAI 收购 TBPN，但说会保持编辑独立
据 FT 口径，TBPN 预计 2026 年营收可到 3000 万美元，OpenAI 的收购价位于“数亿美元低段”。比较值得注意的是，OpenAI 对外强调 TBPN 仍将保持 editorially independent。
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3. Kintsugi 关停后，把情绪识别 AI 开源了
心理健康创业公司 Kintsugi 在未能拿到 FDA 批准后宣布关闭业务，同时把检测抑郁和焦虑的 AI 技术开源。这个动作有点可惜也有点典型：监管门槛没过，商业公司退场，但技术资产以开源形式留下来。
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4. Cursor 3 明牌对标 Claude Code / Codex
Wired 报道的重点很直白：Cursor 3 是一个 agent-first 的编码产品，主打让开发者同时管理多个 AI agents。它不是在卷一个更会补全的编辑器，而是在卷“多代理协作”的开发界面，直接对标 Claude Code 和 Codex。
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