Author: aitrendtrackers@rengongzhineng.io

Anthropic团队在构建 Claude Code 的过程中，选择了一种极具代表性的“AI优先”开发方式。核心理念是：最大化大语言模型的原生能力，最小化人为干预和多余结构。以下是Claude Code背后的关键设计思路、架构理念、权限模型、原型开发流程以及终端用户体验的全面解读。 一、选择“on-distribution”技术栈：让模型自己构建自己 团队明确表示，他们希望使用Claude模型已经熟悉的技术栈，也就是“on-distribution”环境。最终，他们选择了 TypeScript 和 React，因为Claude在这两个技术上的能力非常强。相比之下，如果选用模型不擅长的语言或框架（如某些冷门编程语言），那就属于“off-distribution”，需要额外的训练与指导。 项目负责人 Boris 指出： “我们不想教模型怎么开发工具，而是选择一个它已经能胜任的环境，让 Claude Code 尽可能由 Claude 自己写出来。目前，大约 90% 的 Claude Code 是由 Claude Code 写出来的。” 二、架构设计：保持极致简洁，让模型“裸奔” Claude Code 客户端的架构其实非常轻量。尽管它具备复杂的能力（如遍历文件系统、理解大型代码库等），但在前端并没有过多的模块、组件或业务逻辑。 Claude Code 的核心设计： Boris 表示： “我们希望用户能‘感受到模型的原始力量’。很多AI编程工具为了‘辅助用户’，堆砌了很多UI和提示，反而限制了模型的能力。每次有新模型发布，我们都会删掉大量代码。例如Claude 4.0发布时，我们删除了近一半的系统提示词。” 三、本地运行，无虚拟化，优先选择最简单的方案 Claude Code 并不依赖云环境或虚拟机，而是直接在本地运行。最初曾考虑使用Docker或其他沙箱环境，但团队选择放弃复杂方案，坚持“最简单可行路径”： Boris 的原话： “每一个设计决策我们都问自己：最简单的做法是什么？运行命令最简单的方式？访问文件系统最直接的方法？就是本地。于是我们就这样做了。” 四、权限系统：最复杂、最敏感的设计之一 由于Claude Code直接运行在本地，权限系统成为设计中最重要的一环。为防止模型误删文件或执行不可逆操作，系统引入了实时权限请求机制： 用户每次遇到高风险操作时，可选择： 此外，还支持通过 settings.json 配置白名单命令，并支持项目级、用户级、团队级的设置共享。团队发现很多开发者会将允许的命令纳入版本控制，便于协作开发。 五、快速迭代与原型开发：Claude Code是Claude开发Claude的典范 在实际开发中，团队每天有：…

OpenAI近日推出了一项名为 ChatGPT Pulse 的全新功能，目前正在向移动端的ChatGPT Pro用户预览开放。这标志着ChatGPT迈向“主动型AI助理”的重要一步，从被动等待问题转变为主动提供帮助。 Pulse是什么？ Pulse是一个全新体验，它让ChatGPT在无需用户提问的情况下，每天主动提供个性化更新。它会根据用户的聊天记录、反馈、已连接的应用（如日历），进行异步研究，并在第二天清晨以可视化卡片形式呈现最新、最相关的内容。这些内容可能包括： 用户可以通过点赞、点踩或直接告知ChatGPT“想看什么”，来引导其改进内容。系统会记住这些反馈，以便不断优化个性化程度。 如何运作？ 每晚，ChatGPT会汇总来自用户记忆、聊天内容及反馈的信息，生成个性化的更新内容。以下是一些可能的例子： 所有内容都将经过安全检查，避免违反平台内容政策。 每天一次、不过度打扰 Pulse的理念是**“让AI为你工作，而不是让你停不下来地滑屏幕”**。每日更新内容只保留当天，除非用户将其保存为聊天记录或提出后续问题。每个卡片都可以展开了解更多信息、请求下一步建议，或稍后使用，帮助用户更有方向地前进。 学生早期反馈：实用性源自引导 OpenAI在“ChatGPT实验室”中与高校学生合作收集了早期反馈。研究发现：用户主动告知想要什么，Pulse的价值才真正体现。例如： 使用案例： 局限性 作为预览版，Pulse尚不能完全避免“偏题”或“重复建议”的问题。例如，系统可能推送一个你已完成的项目的提示。但用户可以随时修正方向，ChatGPT会学习这些反馈，不断优化内容呈现。 未来展望：AI真正的助理化 Pulse只是开始。OpenAI的愿景是打造一个能主动研究、规划并执行任务的AI系统，即使用户不主动提问，它也能根据用户意图持续推进事务。 未来，Pulse将： 总结：ChatGPT Pulse开启了AI由“问答式工具”向“主动型助手”转变的序幕。它不再只是回应需求，而是在你未开口之前，便开始为你筹划、整理与推动。每天一次的个性化更新，正是这种变革的早期形态。随着系统不断学习和扩展，ChatGPT未来将更深入地嵌入用户生活与工作，成为真正意义上的智能助理。

在2025年9月23日，一项震动科技界的合作正式敲定：人工智能公司OpenAI与全球最具市值的半导体巨头英伟达（Nvidia）达成了一项总价值高达1000亿美元的战略协议。该协议的最终细节是在美国总统特朗普对英国进行国事访问期间由OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）与英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）亲自谈判并确定。随后，两人一同前往加利福尼亚，在英伟达总部对外发布这一OpenAI未来基础设施建设的重大计划。 这场交易被黄仁勋称为“规模空前”，标志着全球人工智能领域的又一次力量重组，也意味着资本与影响力正进一步集中在两家站在AI前沿的公司手中。黄仁勋目前掌管着市值接近4.5万亿美元的全球最大上市公司，而奥特曼则带领估值已达5000亿美元的OpenAI，被视为全球最具影响力的AI创业公司。 OpenAI依靠英伟达高性能GPU的支持迅速崛起，而此次合作意味着双方将在下一阶段的AI超级计算设施建设上展开更紧密的协作。根据协议内容，英伟达将以每轮100亿美元的方式分期投资OpenAI，并提供其最先进的处理器，支持未来数据中心的构建。 尽管获得英伟达的大额投资，OpenAI仍计划承担部分债务，并可能自行建设和运营云服务设施。据悉，目前OpenAI的大部分计算任务仍部署在微软的Azure平台上，但公司内部已有声音表示，可能在未来一到两年内推出自主商用云平台，成为亚马逊AWS、微软Azure、谷歌和甲骨文等巨头的潜在竞争者。 据接近谈判的知情人士透露，奥特曼与黄仁勋的磋商主要通过线上会议及在伦敦、旧金山和华盛顿的面对面会晤完成，整个过程没有金融机构参与。此次合作的结构设计也极为精细，旨在避免OpenAI过度稀释股权。首轮100亿美元的投资将基于5000亿美元的公司估值，预计在交易完成后约一个月内交割。后续九轮融资将根据公司当时的估值调整。 在谈判过程中，OpenAI仅在签约前一天告知其主要股东和云服务供应商微软。今年早些时候，微软已不再是OpenAI唯一的计算资源提供方。据悉，黄仁勋在6月曾亲自告知微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）有关英伟达正在与OpenAI磋商合作的消息。 此外，该合作也恰逢甲骨文披露OpenAI将于2027年起在五年内投入3000亿美元采购其计算资源。年初，OpenAI加入由总统特朗普宣布的多方联合项目“Stargate”，由甲骨文和软银支持，旨在构建下一代AI基础设施。今后的所有OpenAI基础设施项目都将纳入Stargate计划之下。 目前尚未公布这一建设计划的具体地点和时间，但双方透露首个10吉瓦级的数据中心将于明年下半年投入使用。自今年1月Stargate项目启动以来，OpenAI已评估了700至800个潜在选址方案，并接到来自北美各地开发商的提案。最终选址将考虑能源供应、审批进度与融资条款等多项因素。 尽管OpenAI已将英伟达列为“首选合作伙伴”，但公司高层强调合作并非排他性，未来仍将继续与大型云服务商和其他芯片制造商合作，以避免对单一供应商的依赖。 此次合作也让外界得以一窥OpenAI与英伟达之间深厚的历史渊源。早在ChatGPT问世之前的2016年，英伟达首款DGX超级计算机便由黄仁勋亲自送至当时仍是非营利研究机构的OpenAI旧金山办公室。如今，双方不仅在AI领域扮演关键角色，更主导着全球科技发展的重要趋势。 2024年10月，英伟达首次通过参与66亿美元融资轮正式入股OpenAI，使后者估值达到1570亿美元。一个月后，OpenAI高层在东京与软银CEO孙正义会晤，商讨下一阶段的扩张方向。由此诞生了“Stargate”这一代号，现已成为OpenAI所有重大基础设施计划的代名词。 英伟达对OpenAI的巨额承诺仅是其宏大布局的一部分。就在上周，英伟达还向英特尔投资50亿美元，合作开发数据中心与PC芯片。此外，公司还向英国数据中心初创公司Nscale投资近7亿美元，类似其此前对美国AI基础设施企业CoreWeave的支持，后者已于今年3月完成IPO。 然而，要支撑未来10吉瓦级别的AI算力建设，仅凭英伟达一家的投入远远不够。OpenAI表示，公司将以租赁方式使用英伟达芯片，并计划通过其他方式筹集剩余建设资金。高层指出，股权融资是成本最高的方式，因此公司将考虑举债方式支持扩张。 目前，OpenAI的高性能算力几乎已达到极限，公司CFO萨拉·弗里尔（Sarah Friar）公开表示，最大的挑战是“持续面临计算资源不足”的困境。未来何处承载OpenAI的庞大计算需求，仍是一个待解问题。 在奥特曼与黄仁勋就合作细节紧锣密鼓协商的同时，OpenAI的基础设施团队也在东京与软银的孙正义进行会谈，讨论更广泛的融资及制造支持方案。这些同步进行的全球对话，凸显出奥特曼野心的庞大规模，以及围绕OpenAI构建起的全球利益网络。

美国国会出于国家安全的考虑，曾下令中国公司字节跳动必须剥离其旗下的短视频应用TikTok。然而，这项法律的执行一度因特朗普的推迟而延后。 TikTok因其对年轻群体的强大吸引力而被视为极具价值的资产。甲骨文公司已经与该应用存在合作关系，利用其云服务器来处理美国用户的数据。但若达成新的协议，甲骨文或将进入TikTok的消费者业务领域。这对甲骨文来说是一次全新尝试，因为其在上世纪90年代进军消费市场的最大尝试——推出网络计算机——曾以失败告终。 TikTok如今只是埃里森家族媒体版图迅速扩张的一部分。甲骨文创始人拉里·埃里森的儿子大卫·埃里森近期斥资80亿美元，成功收购派拉蒙和哥伦比亚广播公司，并积极推动这两大传媒资产的改革。据广泛报道，大卫正筹备对华纳集团的更大规模竞购，而华纳旗下包括CNN在内的核心媒体资源。 在任何其他时期，想要同时拥有TikTok、CBS、CNN以及好莱坞的重要版图，监管障碍几乎无法逾越。但当下形势截然不同，得到特朗普的青睐显得格外关键。今年一月，总统曾公开表示，希望埃隆·马斯克或拉里·埃里森能够收购TikTok。 纵观上个世纪，美国传媒史上确实不乏家族控制的重要版块，但他们的影响往往受限于地域或其他条件。比如钱德勒家族掌控《洛杉矶时报》，长期主导南加州舆论，却难以延伸至全国。而鲁珀特·默多克拥有福克斯新闻与《华尔街日报》，但两者在编辑理念上并不完全一致。如今在数字时代，这些制约因素正在逐渐消解。 缅因大学的媒体史学者迈克尔·索科洛指出，如今一切都在加速整合，不同于以往，这些交易跨越多个平台。如果能够在TikTok、CBS新闻和CNN之间确立统一的编辑路线，那将是全新的格局。 派拉蒙拒绝就相关交易发表评论。 资金方面，历来被视为限制媒体帝国扩张的关键因素，但对拉里·埃里森而言并非障碍。在不久前的一天，他所持有的甲骨文股票市值猛增约1000亿美元，一度让其成为全球首富。据彭博亿万富翁指数显示，他目前的净资产达3670亿美元，仅次于马斯克。 现年81岁的拉里·埃里森，是硅谷持续时间最长的企业创始人之一。1977年，他与两位同事共同创办了软件开发实验室，并在几年后将公司更名为甲骨文，取自其核心数据库产品。 在公司发展历程中，埃里森并非以技术天才著称，而是以卓越的销售能力闻名。甲骨文多次面临危机，几近崩溃，但最终幸存并发展壮大，与那个时代绝大多数已消失的软件公司形成鲜明对比。 埃里森同时以“拼命工作，尽情享乐”的创业者原型闻名。他结过多次婚，拥有大量不动产，其中包括几乎整个夏威夷拉奈岛。他还购入了一架意大利海军退役的SIAI-Marchetti S.211战机，据称曾与儿子一起模拟空战。 2012年，埃里森在一次采访中自嘲道，人们在会议上常说“天哪，你和想象中的完全不同”，他笑称这是个很低的标准，至少自己没有在会前“咬掉小动物的头”。 过去，埃里森对媒体领域并无太大兴趣，更多是利用采访机会抨击长期的竞争对手微软创始人比尔·盖茨。而他的儿子如今正在洽谈收购一家新兴数字媒体《自由新闻》，该媒体自称与传统新闻机构对立，由巴里·怀斯创办。据悉怀斯很可能在CBS中担任一定管理角色。她曾在《纽约时报》评论版任编辑，并偶尔撰写文章。 埃里森本人并未回复邮件请求置评。近年来，他的财富积累速度远快于慈善捐赠计划的制定。他正专注于在牛津大学建设一个庞大的营利性慈善机构——埃里森科技研究院，并称将集中资源于此。然而，这一研究院在近几周也遭遇了与其以往慈善项目类似的动荡。 长期以来，埃里森在慈善事业上常常改变主意，或者与自己聘请的负责人分道扬镳。本月，他与去年才聘请来负责建设E.I.T.的知名科学家约翰·贝尔分手。贝尔的加盟曾为该项目带来即时的学术公信力。 贝尔指出，英国的科学文化相比美国更少商业化，而该研究院的目标正是推动生命科学及其他领域的创业发展。他称，在英国并没有类似埃里森的人物，因此埃里森决定在英国建立自己的遗产，意义重大。 今年八月中旬，埃里森聘请前密歇根大学校长大野三太担任职务，职位似乎高于贝尔。尽管埃里森声称两人将“合作”，但两周后，贝尔便宣布离开，称该研究院是一个“极具挑战性的项目”。 据知情人士透露，埃里森在研究院非常亲力亲为，经常与贝尔保持沟通，并频繁出现在牛津的研究院办公室开会。研究院高层内部对于如何将埃里森的科研商业化意见不一，同时外界也不断质疑埃里森能否兑现其财务承诺。

英伟达（Nvidia）计划向人工智能初创公司OpenAI投资高达1000亿美元，以支持其数据中心建设与电力基础设施的扩张。这项合作标志着美国两大人工智能力量之间的深度联手，旨在推动AI超级智能的未来发展。 根据双方于本周一宣布的协议，OpenAI将能够使用至少10吉瓦的英伟达系统来构建和运行下一代人工智能模型。这一电力规模，相当于四座胡佛大坝的发电能力，或者约800万个家庭的电力消耗。 英伟达首席执行官黄仁勋在接受CNBC采访时表示，这是一个“庞大的项目”，并称OpenAI是“历史上增长最快的软件公司”。 此项合作是对AI模型持续迭代潜力的重大押注。尽管部分怀疑者认为模型的进展正面临瓶颈，英伟达和OpenAI的行动却显示出它们对巨额投入可以催生出超越人类智慧模型的信心。 英伟达的这项投资预示着人工智能产品的用户接受度将持续上升，社会也将在更大程度上依赖计算能力，从而带来深远变革。 OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）在接受CNBC采访时表示：“这个超级大脑将带来的成果，将超出人类当前的想象能力。” 受到这一消息推动，英伟达股价上涨近4%，市值逼近4.5万亿美元，成为全球市值最高的公司。此前，《华尔街日报》首次披露了甲骨文与OpenAI达成的3000亿美元协议，这也带动甲骨文股价大涨逾三分之一，总市值接近1万亿美元。这两项投资凸显出OpenAI在人工智能浪潮中的核心地位。 根据协议，英伟达将随着每一吉瓦部署的推进逐步完成对OpenAI的投资，以支持其数据中心及电力能力的扩展。这种逐步投入的方式也有助于英伟达在OpenAI增速放缓的情况下降低风险。 OpenAI计划将英伟达的资金用于采购其新一代芯片，这一循环模式使得英伟达能够将资产负债表上的现金转化为新营收。在人工智能行业，这种资金循环安排已成常态，也引发了外界对新销售是否反映真实市场需求的讨论。 第一阶段的建设计划于2026年下半年上线，将使用英伟达尚未发布的“Vera Rubin”平台。据悉，这一平台的性能将超过当前“Grace Blackwell”系列的两倍，后者的GB300组合芯片被广泛认为是目前最强大的AI芯片，用于训练大型模型以及执行推理任务，即模型对用户输入的响应过程。 为了实现10吉瓦的计算能力部署，预计需要建设数十个新的数据中心集群，这一过程将耗时数年。目前，OpenAI及其合作伙伴和竞争对手已经处于一场堪比历史上最大建设项目的扩建热潮中。 奥特曼、马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、埃隆·马斯克（Elon Musk）等科技界巨头普遍认为，通过新一轮投资与强大的计算能力驱动，将引领人工智能进入“超级智能”时代。 然而，过去一年间，即使资本投入规模空前，许多领先AI公司在模型性能提升上却面临困难。Meta平台公司今年早些时候推迟了其旗舰AI模型的发布，并因此组建了一支数十亿美元级别的AI团队，从各大公司中招募顶级研究人员与工程师。 OpenAI发布的GPT-5模型，最初被定位为“博士级专家”，却引发部分用户反弹，也让部分投资者对AI热潮的预期开始重新审视。 尽管大多数观察者依然认为人工智能将带来深远的益处与变革，但这些变革的具体到来时间及用户普及速度仍不明朗。与此同时，OpenAI也不断面临关于如何筹措资金用于数据中心建设、大规模AI硬件设备和价值达100亿美元的定制芯片的问题。奥特曼本人上月曾指出，投资人对AI“过于兴奋”，并预测部分初创企业和投资者可能会“被烧伤”。 英伟达与OpenAI的合作关系，有望增强投资者信心，特别是在基础设施建设融资方面。除了与甲骨文的3000亿美元合作外，OpenAI还正与软银合作一个名为“Stargate”的数据中心项目，同时也是微软最大的云计算客户之一。英伟达与OpenAI表示，此次合作旨在补充与上述合作伙伴的现有合作。 作为一家私人控股的初创公司，OpenAI及其基础设施合作方通常需以更高利率融资以支撑大规模扩张。而行业高管普遍认为，这项新协议将显著降低OpenAI未来的融资成本。 甲骨文本月初表示，在截至8月31日的季度中，该公司从三个客户处新增了3170亿美元的未来合同收入。 英伟达目前正处于密集交易期。上周，该公司宣布将向英特尔投资50亿美元，并与这一竞争对手共同开发定制中央处理器，旨在更好地与英伟达的芯片和设备整合应用于数据中心与个人电脑领域。此外，英伟达还宣布在英国投资超过25亿美元于AI基础设施项目。

随着老龄化浪潮的加剧，阿尔茨海默病的治疗正处于一个关键转折点。研究人员正借助新技术、新方法，努力攻克这种至今仍无治愈方法的神经退行性疾病。哈佛大学近期发布的研究综述显示，人工智能、大数据分析、实时脑部监测与新型药物试验正在为这一长期医学难题带来前所未有的希望。 阿尔茨海默病的典型症状往往从生活琐事中显现：钥匙频繁丢失、账单未及时缴纳、谈话中断、名字记不清等。家庭成员在担忧与无奈中求助医生，而此时，疾病往往已在患者大脑中悄然发展多年。微观层面上，β-淀粉样蛋白斑块开始在神经元之间堆积，随后tau蛋白缠结形成细密的神经纤维缠结，这两种异常早在1906年由德国医生阿洛伊斯·阿尔茨海默首次描述，成为该疾病的两大标志性病理特征。 过去几十年，科研界始终试图通过清除淀粉样蛋白来延缓甚至逆转疾病进程。然而现实却更为复杂。尽管一些FDA批准的抗淀粉样药物可将认知衰退速度降低约30%，但这些药物尚不能完全阻止或逆转病情。更令人困惑的是，有些人即使大脑中已有大量斑块，终生却从未表现出明显认知症状。 为突破这一瓶颈，哈佛医学院等机构正探索一系列前沿技术。人工智能被用来识别潜在的基因致病因子；新型血液检测方法正在用于筛查大脑中的蛋白质；灵活的脑部电子设备可实时观察单个神经元的死亡过程，为精准治疗提供基础。 马萨诸塞总医院阿尔茨海默临床与转化研究单位首席研究员史蒂文·阿诺德（Steven Arnold）指出：“我们正处在‘银发海啸’的浪潮中。如果医学无法改变疾病轨迹，我们唯一能做的就只能是为患者提供身体护理与临终关怀。” 在阿尔茨海默病的研究中，一个关键难题是：为何许多大脑中已有斑块的人却从未发展为痴呆？数据显示，在具备淀粉样蛋白堆积的群体中，仅有8%表现为痴呆，17%表现为轻度认知障碍，76%的人认知功能保持正常。 对此，马萨诸塞总医院-布莱根妇女医院阿尔茨海默病研究与治疗中心主任瑞萨·斯佩林（Reisa Sperling）正集中精力研究何时tau蛋白缠结开始出现，并触发认知衰退。她将这一节点戏称为“tau-灾难”（ca-tau-strophe），认为这是从无症状状态转向疾病发作的关键一跃。 她主持的A4研究项目招募了超过1100名有淀粉样蛋白斑块但尚无症状的参与者。尽管为期4.5年的研究中，所用药物solanezumab未能显著清除斑块或减缓病情，但研究团队已从中获取宝贵数据。当前，她正在主持另一项名为AHEAD 3-45的研究，采用更早期、斑块尚轻微时介入的策略，以观察抗体药物lecanemab能否在疾病发展前中断其进程。 在科研进展方面，特德·兹旺（Ted Zwang）开发的柔性脑电设备能在小鼠模型中实现分子级别的追踪。他表示，如果这一技术能转化为人类应用，未来将可实时判断治疗是否有效，而无需依赖费时昂贵的脑PET扫描。 在数据科学领域，MGH的数据科学家苏德什纳·达斯（Sudeshna Das）正在利用人工智能解析海量数据，寻找疾病新机制。她所研发的多尺度图神经网络模型 ALZ-PINNACLE，整合了近1.5万个蛋白质及超过20万个细胞间相互作用，为阿尔茨海默病勾勒出更复杂的分子图谱。达斯认为，这种多层次分析揭示了阿尔茨海默病实际上可能是多个亚型疾病的集合体，与基因、代谢、血管健康、炎症状态乃至心理社会因素密切相关。 在治疗之外，一些科学家开始关注“抗病力”（resilience）——即为何某些人尽管具备遗传风险，却终生未患病。研究显示，ApoE2 基因的携带者具有显著抗阿尔茨海默能力；而携带ApoE4基因者风险则升高达10倍。约翰·B·彭尼神经学教授布拉德利·海曼（Bradley Hyman）通过小鼠实验，成功通过基因疗法将ApoE2引入具有ApoE4倾向的模型中，有效逆转大脑损伤。 另一非传统路径是免疫疗法。阿诺德曾在与内分泌专家丹妮丝·福斯特曼（Denise Faustman）的偶遇中获悉：用于结核和膀胱癌治疗的百年疫苗——卡介苗（BCG）或许可对抗大脑炎症。后续研究发现，接种BCG疫苗的老年人，患阿尔茨海默或帕金森病的风险显著降低。 在2023年，阿诺德团队通过回顾性数据发现，膀胱癌患者接受BCG免疫治疗后，后续罹患阿尔茨海默及相关痴呆症的风险降低20%，其中70岁以上人群保护效果更显著。这一发现虽仍需更大规模研究验证，却已为疫苗在神经退行性疾病防治中的潜力提供线索。 除了药物与免疫干预，生活方式也成为研究热点。2024年一项研究表明，20周的高强度饮食与生活方式干预可改善早期阿尔茨海默患者脑中淀粉样蛋白的相关生物标志物，甚至提升认知功能。研究结果支持《柳叶刀》提出的14项可改变风险因素，如听力损失、社交隔离、抑郁、脑外伤等，若能全面干预，有望预防或延迟多达45%的病例。 与此同时，哈佛医学院的多项研究还在挖掘新的遗传变异。布鲁斯·扬克纳（Bruce Yankner）教授在2025年8月提出新理论，认为锂元素的天然缺乏可能是神经退化的深层原因。实验显示，早期阶段淀粉样蛋白会与大脑中的锂结合，导致其保护效应丧失。而使用不会与淀粉样蛋白结合的锂盐（如草酸锂）可逆转小鼠体内的疾病症状，为开发新型防治药物提供方向。 尽管从科研发现到临床应用仍需多年投入，研究人员对未来充满信心。兹旺指出：“我们正处于理解阿尔茨海默病的关键转型期。技术的进步使得研究速度前所未有，我不排除在未来几年内就能看到真正有效的治疗手段问世。” 综上所述，尽管阿尔茨海默病目前仍无法治愈，但新技术、新策略正不断拓宽治疗与预防的前景。在“银发海啸”加速逼近的当下，科学界正以前所未有的速度和协作精神，为应对这一全球健康挑战持续发力。

苹果公司在最新推出的 iPhone 系列中，首次实现了对核心芯片的全面掌控，标志着其人工智能战略进入全新阶段。作为亮相的重头戏，全新型号 iPhone Air 搭载了苹果自研的三款关键芯片：A19 Pro 处理器、N1 无线芯片以及 C1X 调制解调器，并首次在核心架构上作出重大调整，旨在优先支持 AI 相关的计算任务。 A19 Pro 芯片是苹果迄今为止最强大的系统芯片（SoC），其最大特点是在每个 GPU 核心中集成了神经网络加速器，从而大幅提升 AI 运算性能。苹果平台架构副总裁 Tim Millet 在 Apple Park 接受媒体采访时表示：“当我们掌握芯片的所有设计权时，我们就能实现超越商用标准硅产品的创新。”他进一步指出，A19 Pro 所体现的性能提升已达到 MacBook Pro 级别。 此次芯片革新也意味着苹果首次完全绕开了 Broadcom 和 Qualcomm 这两家长期合作的外部芯片供应商。N1 无线芯片替代了原由 Broadcom 提供的 Wi-Fi 和蓝牙方案，现已应用于整个 iPhone 17 系列与 iPhone Air。苹果无线软件与生态系统副总裁 Arun Mathias 表示，N1 芯片不仅提升了 Wi-Fi 的性能，更在设备定位方面展现出能效优势——通过 Wi-Fi 接入点感知位置，无需频繁唤醒 GPS，从而节省处理器资源与电力。…

Anthropic推出的全新AI编程代理——Claude Code，近期在交互式定理证明（Interactive Theorem Proving，简称ITP）领域展现出令人意想不到的能力，这一进展在形式化验证界引发了广泛关注。尽管这一系统并非专为定理证明设计，它却表现出出色的定理证明能力，甚至在某些复杂任务中能独立完成多个关键证明步骤，标志着AI在自动化推理和形式方法方面的突破。 交互式定理证明工具，如Lean，是目前最为强大且可信的形式化验证工具，常用于验证密码库、编译器与操作系统等关键系统的正确性。然而，即便是经验丰富的专家，也常常觉得ITP过程耗时且容易出错。因此，Claude Code在此领域中的优异表现显得尤为引人注目。 目前，Claude Code在使用过程中仍需“项目经理”引导全局，但其展现出的自主能力已足以令人设想一个无需专家即可操作定理证明工具的未来。在实际应用中，Claude Code已能够独立完成许多形式化工作，包括数学概念建模、将其映射为Lean语法、拆解大定理、撰写和调试证明等，几乎涵盖了整个定理构建的工程流程。 研究人员以2009年一篇关于Deny-Guarantee推理的论文为例，利用Claude Code从零开始在Lean中重建相关理论体系。AI代理从提取文献内容到规划形式化路径，再到逐步完成理论、定义和定理的书写与验证，总共产出逾2,500行Lean代码，其中包括超过1,200行证明。这项工作几乎完全由AI完成，人类研究人员仅在关键节点进行项目管理和方向引导。 Claude Code的成功在于其“代理”特性，与传统聊天式AI不同，它可将复杂任务分解为子任务，自主调用工具、搜索代码、编译验证、修复错误，并在每一步与用户进行交互，逐步推进项目。例如，在处理某一不可证明定理的任务时，AI不仅会查找问题源头，还能建议重新设计相关定义或调整数学建模策略。 尽管如此，该系统仍存在显著局限。在部分案例中，Claude Code会陷入“反复尝试无果”的状态，或在面对复杂修改时发生系统性混乱。而最严重的问题是其可能形成“深层持久性错误”——即AI基于错误理解做出决策并将其文档化，导致后续步骤在错误基础上继续构建。这类错误虽不常见，但修复代价极高，往往需要具备整体视野与深入知识的专家介入。 更为关键的是，AI生成的大量Lean代码虽通过了形式化验证器检查，但其中60%以上为定义性内容，而非可验证的定理。虽然定义内部的一致性增强了可信度，但若要完全信任整个形式化过程，仍需人工审计，这本身是一项极其耗时的工作。因此，当前AI所产出的定理虽形式上正确，但难以替代由专家编写的高可信形式化成果。 尽管存在种种不足，Claude Code在ITP领域的表现仍令人震惊。在不久前，若有人希望将一篇论文形式化为Lean代码，其选项不过三种：亲自深造学习、祈盼专家关注，或彻底放弃。Claude Code的出现首次为这一过程提供了“次优解”：一种虽不完美，但具备巨大潜力的自动化替代方案。 值得一提的是，Claude Code并非专为定理证明打造，而是其代理性、长期规划能力、任务分解策略与编程知识等综合智能所自然延伸出的应用成果。尽管推测其训练中可能包括Lean相关任务，但其在形式化方法上的表现似乎并非有意培养，更像是人工智能的一种“副产品”，却意外展现了前所未有的力量。 该系统虽然尚不能独立完成长链定理证明过程，但其所展现的“局部自动化能力”已经足够让人重新审视形式化工具的未来演进路径。随着AI模型在每一代中持续提升其规划与执行能力，不难想象，不久的将来，AI代理将能与人类专家比肩，甚至超越之。 此外，Claude Code的效率问题也是未来优化的重要方向。目前，其单个任务的执行时间可达5至10分钟，用户需在此期间等待反馈，限制了并行工作的可能性。然而，简单工具如lean-mcp-lsp的加入便显著提升了其证明效率，这表明，哪怕是基础功能的增强，亦可显著提高AI在定理证明中的效能。 进一步优化的空间也非常广阔。例如，将Claude Code与专用定理AI模型集成，由代理决定何时调用特定模型；或通过多代理并行工作筛选最优方案，避免随机性失误。这些策略有望在未来大幅提高AI的定理证明稳定性与效率。 总的来看，Claude Code在ITP领域的崛起或许预示着“形式化方法的苦涩教训”即将上演——一个曾需高度专业知识才能涉足的领域，正迅速被对该领域毫无经验的AI工具接管。未来的形式化验证工作，或许不再仰赖极少数天才的数年专研，而成为“廉价、充足且自动化”的日常工程工具。 这一变化或许会让许多辛勤耕耘的专家感到苦涩，但也正是这一代价，换来了普及形式化验证的可能性。在不远的将来，定理证明不再是一项艰难的智力挑战，而是AI自动完成的基础设施。若果真如此，届时人类应当早已准备好迎接下一个尚未被解决的问题。

据知情人士透露，OpenAI与前苹果首席设计官乔纳森·艾夫（Jonny Ive）合作开发的首款神秘设备，其外观“类似于一款无显示屏的智能音箱”。乔纳森·艾夫曾主导设计了包括iPod、iPhone和Apple Watch在内的多款标志性苹果产品。 早在今年5月，OpenAI曾宣布与艾夫达成合作，将共同推出一个“设备家族”。根据当时的描述，首款产品将是一种可放入口袋、具备上下文感知能力、无屏幕的设备。此次的爆料内容似乎正好印证了这一点。 尽管此前曾明确表示不会推出智能眼镜类产品，但最新传闻显示，OpenAI与艾夫也在探索开发包括智能眼镜、数字语音记录器以及可穿戴别针设备在内的多款产品，目标发布时间为2026年至2027年之间。 值得注意的是，可穿戴别针这一设计令人意外。此前，艾夫曾公开批评Humane的AI别针产品，并暗示他们的方向更可能是一种入耳设备。然而在此次的爆料产品清单中，并未提及入耳式设备的相关内容。 在制造层面，OpenAI正在积极与苹果的核心中国供应商达成合作协议，以推动这些设备的量产。当前已确认与立讯精密（Luxshare）签署了合作协议，该公司是苹果iPhone与AirPods的组装商。同时，OpenAI还与负责组装HomePod和Apple Watch的歌尔股份（Goertek）进行了接洽。 此外，OpenAI也在加速招募来自苹果的关键人才。据悉，苹果前产品设计负责人谭坦（Tang Tan）已加入OpenAI，并正在鼓励更多苹果员工跳槽。据称，OpenAI承诺其员工将“面对更少的官僚程序，获得更多协作机会”。

尽管目前仍有人拥有一份工作，但许多身边的朋友正在经历长时间的失业。他们投入大量时间与精力寻找工作，却始终难有成果。许多人正在遭遇一种难以言说的困难：求职倦怠（Burnout on Search）。 这一现象往往不是瞬间爆发的，而是随着时间的推移，逐步经历三个阶段的心理耗竭。 第一阶段：显而易见却无法实现的求职（Obvious but Impossible Search） 最初阶段，人们把心力倾注于那些看起来最理所当然的岗位：与过往经验高度契合、完全符合能力背景的工作。 每一份简历、每一封求职信都精心修改，力求精准匹配。然而，大多数时候，石沉大海；偶尔收到的，只是一封冷漠的“岗位已满”邮件。所有熟悉的路径——曾经看似清晰的职业发展方向——如今宛如“疯狂山崖”（The Cliffs of Insanity），高不可攀。 在内心深处，有一座燃烧“意志汽油”的油箱，每完成一次乏味任务，就消耗一些能量。现在，这个油箱几近干涸。 这一阶段的核心症状是：对本该属于自己的岗位也感到无能为力，求职之路成了一场“不可能的任务”，而“倦怠”也首次浮现。 第二阶段：接近不可能的求职（Adjacent-to-Impossible Search） 在遭遇连续失败后，求职者试图扩展选择范围，向相邻领域进军：略有差异的岗位、邻近行业、陌生城市、略低薪资、更长通勤时间…… 这些妥协有时带来意外之喜——新平台、新机会，甚至新的生活。但也可能适得其反：条件太过苛刻、雇主不回应、机会依旧渺茫。 这种努力需要重新唤起创造力与勇气，但当这些尝试无果，心灵中原本就残存不多的希望之火便会熄灭。这一阶段被戏称为 AISB（Adjacent-to-Impossible Search Burnout）：一个被探索耗尽、但仍无法止步的阶段。 第三阶段：“离奇”的求职（Weird Search） 当一切“正常选项”都被排除后，思维开始进入开放式探索：或许可以开一家咖啡店？或者学习珠宝设计？与朋友合作开发一款 App？重返校园换个赛道？ 这看似像是放弃，但也可能是重新掌舵人生的第一步。只是，这种转变往往伴随着巨大不确定性：低薪、创业风险、再次负债。 虽然“离奇路径”中曾诞生无数伟大企业和创意事业，但对大多数人而言，这个阶段更像是“困在无处可去”的迷茫期。 这一阶段最深的信号是：求职者已经厌倦了思考求职本身。不再愿意去考虑那些“应该有”的岗位、不再愿意去尝试“也许能有”的可能性、甚至也失去了对“也许疯狂但有趣”的方向的兴趣。 此时，他们已彻底进入第三重倦怠状态：BOOS（Burned Out On Search）。 求职倦怠的解方？ 无法轻易给出一个“万能答案”。如果这个问题简单，求职者早已解决。但以下几点，是从类似经历中提炼出的体会： 1. 你并不孤单 求职倦怠并非罕见状态。数据显示，当前有近四成失业者已失业超过15周，约四分之一失业超过27周。换句话说，这是一种广泛存在的社会现象，发生在许多极其有能力、曾做出杰出成绩的人身上。 2. 它真的很糟 现代社会对失业者的支持有限，身处其中者常常面临财务压力、健康隐忧、心理负担与社交困境——而外界的反应却往往是冷漠或轻描淡写。 “你失业了？我十年前也有一个月没工作，真的挺难熬。”这种对比并无实际帮助，也无法缓解六个月、八个月仍无进展的焦虑感。 3. 通常不会坏到最坏的情况 虽然失业确实会对生活造成冲击，但大多数人最终都会“回来”。在现实中，有多少亲朋好友真正因失业而一蹶不振、彻底失败？大多数人都会重建人生，可能方向不同，但最后依然找到稳定的落点，甚至焕发新的喜悦。 人类具备惊人的适应力与重建能力。 4. 可以，也应当，好好休息 当身心皆已筋疲力尽，继续施压往往适得其反。此时最重要的策略是：休息。 休息，不是逃避，也不仅仅是打游戏、刷视频，而是让心灵真正沉静下来——放空、阅读、散步、与人交谈、独处、发呆、动手做事……给大脑留白，留出空间，让潜意识发挥作用。 在真正的休息中，灵感、勇气与方向感会悄然回归。 小结：烧尽之后，如何前行？ 当所有路径都试过、所有尝试都耗尽、所有方案都不再动人，接下来的答案其实很清晰了： 不是继续找，而是先暂停找。…