依意思最接近的 7 筆
Karpathy 在推文中估算，全球只有約 5000 人（約 0.00006% 人口）能直接使用最前沿的內部 AI 系統；約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作，另有約 60 億人（約全球 75%）幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗，成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈（集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域）與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週，推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
Google DeepMind 公開了名為 Carbon 的編碼系統，稱其能連續數天推進複雜任務，既不卡住也不走捷徑，產出高品質、可靠的程式碼。目前 Carbon 只向一小批網路安全防禦人員開放試用，官方將根據這批人的反饋改進護欄，之後再擴大訪問範圍。推文沒有披露模型規格、價格與具體開放時間，更多細節需看其附帶的連結。
網路安全初創公司 Cathedral 在 Anthropic 漏洞賞金專案的一次測試中，用 AI 代理在不到 12 小時內進入其內部系統，暴露了員工薪資、錄用通知、會議記錄和 Slack 訊息。Anthropic 確認被訪問的是部分銷售、人力和 IT 系統，涉及部分客戶與合作伙伴的業務聯絡方式，但客戶與 Claude 的對話、模型輸出、原始碼與權重未被觸及。Anthropic 稱監控在對方上報前已發現活動並當天關閉訪問，隨後停用相關第三方軟體並通報聯邦官員。
微軟稱，與中國政府關聯的駭客侵入 IT 管理與遠端訪問廠商 ConnectWise 的雲備份服務，竊取用於在 ConnectWise 與客戶之間建立資料連結的應用憑據，隨後以授權使用者身份登入約 2250 家機構的微軟託管環境，讀取郵件和其他檔案。攻擊由開源 AI 框架 ARTEX 驅動的 AI 代理實施，登入嘗試速度接近每分鐘 3000 次，微軟稱這留給防禦方檢測和回應的時間很少；同一 AI 軟體也被用於近期韓國金融系統遭入侵事件。
AAAI 期刊論文《How to make System 1 LLMs show System 2 competencies?》在 Wiley Online Library 上線，研究如何讓直覺式（System 1）大模型表現出慢思考（System 2）的能力。全文需經 Wiley 連結檢視，Hacker News 同期討論帖僅 7 分、1 條評論。原文未披露所用方法、模型與實驗資料。
Ollama 官方帳號引述 jmorgan 在 This Week in AI 播客（與 Jason 對談）中的說法，稱企業 AI 正在經歷它的“PC 時刻”。該推文未給出具體產品、資料或時間表，只是觀點性表態，沒有更多細節。
Uploadcare CTO Alex Gusev 在 40 歲這年寫道，工程挑戰已經消失：他現在有時完全不看 agent 寫的程式碼，出錯由其他 agent 發現並告知。一年前他還花數月清理自己在 lettercarta.com 上 vibe-code 的程式碼，如今已習慣 agent 把任務做好。