对 OpenAI 和 Anthropic 说不:为何应转向 GLM-5.3 等开源权重模型
一名软件与安全工程师主张放弃 OpenAI 和 Anthropic 的闭源模型,改用 GLM-5.3、DeepSeek、Qwen、Kimi 等开源权重模型。他认为开源权重模型目前仅落后约四个月,GLM-5.3 在软件工程上基本与 Claude Opus 5.5 相当,更小的 GLM-5.3-Flash 则接近 Claude Opus 4.8。
一名软件与安全工程师主张放弃 OpenAI 和 Anthropic 的闭源模型,改用 GLM-5.3、DeepSeek、Qwen、Kimi 等开源权重模型。他认为开源权重模型目前仅落后约四个月,GLM-5.3 在软件工程上基本与 Claude Opus 5.5 相当,更小的 GLM-5.3-Flash 则接近 Claude Opus 4.8。
一位 Arch 用户批评 Omarchy 把配置、决策和排错都打包成开箱即用的成品,削弱了用户理解系统的动力。他认为 Omarchy 本身做工扎实、也允许自由修改,但其宣传过度强调"省去学习",而 Arch + Hyprland 完全可以按需自己搭建。
一位专注美国互联网法律的教授在 r/WebScrapingInsider 版块主持 Reddit AMA,讨论网络爬虫相关法律。他指出爬虫法律现状混乱,尤其动产侵害(TTC)原则已使该议题"无法教学",并已从案例教材中撤下 Intel v. Hamidi 和 Register.com v. Verio 两案。
AI 正让持续性的专家级攻击变得廉价,速度远快于可靠防护覆盖到暴露系统,这一不对称将令网络攻防态势在大部分暴露面偏向进攻方。AISI 测试显示领先开源模型的网络能力已追平 4 至 7 个月前发布的闭源模型,而 Mozilla Firefox 150 借助 Claude Mythos Preview 修复了 271 个漏洞。
Conjecture Institute 研究员 Paul Raymond-Robichaud 与主席 Logan Chipkin 发文反驳逾 8000 名数学家签署的公开信《A Severe Misalignment of AI in Mathematics》,认为 AI 不是数学的威胁而是催化剂。
exe.dev 的 Shelley 主要用 Go 编写,其 Web UI 则是基于 PrimeVue 组件的 Vue 3 + TypeScript 应用,经 esbuild 打包后由 Go 二进制嵌入,仍以单文件形式发布。
普通人不会说“给我做个软件”,而是提出“我想手动编辑这张照片”“我想知道本季度各电商平台销售涨跌”这类需求,AI 应用或智能体会直接生成 Photoshop 克隆或连接各平台 API 的分析看板,并用定时任务保持更新。他们不会意识到自己在构建软件,随后将停用大部分常规软件。
一位即将入职 OpenAI 的作者认为,软件工程正在经历其历史上规模最大的实验,核心问题是:当没人真正读懂代码时,软件系统能否长期正常运行,答案可能在一两年内初见分晓。
亚马逊正重新拥抱"两块披萨"小团队模式,以应对 AI 编码智能体带来的产品开发方式变化。2026 年 1 月,Amazon Quick 团队几位科学家用 Kiro 在一夜之间构建出 Amazon Quick desktop 原型,一周内获得 VP Swami Sivasubramanian 支持,随后三名工程师加入。团队刻意控制扩张速度,每位成员因特定技能入选,并被要求以自主方式端到端负责问题。
前微软 AI for Earth 项目负责人撰文提出 AI 气候技术的"扩散难题":电力负荷预测、卫星甲烷探测、建筑优化等减排工具已经存在,但减排效果并未按技术潜力应有的速度和规模出现。
《The Pragmatic Engineer》作者 Gergely Orosz 在 LeadDev Berlin 的演讲中,分享了他对软件与 AI 工程走向的判断。他基于与 Big Tech 及高增长初创公司工程师和领导者的交流,分析行业格局如何变化,以及对团队和职业发展的影响。该演讲视频需注册或登录后观看。
一位写了 30 多年软件的开发者用 Claude 在半天内为自己造出一款照片标注 PWA:10:50 给 Fable 写 4 段需求,11:20 Claude 开始构建,12:00 拿到本地版本,17:20 部署可用版本,晚间又陆续修 bug、统一测量单位、加动画、图片缓存和 collections 功能。
越来越多开发者正在自建「软件工厂」——用工具编排多个 AI 智能体,让任务沿 Plan→Review→人工确认→执行→修复的流水线自动流转,人只需处理需要审批的事项。
2014年,蒙特利尔大学实习生 Dzmitry Bahdanau 提出“注意力”机制,让神经网络翻译长句的效果与短句相当,解决了固定内存瓶颈。
OpenAI 上周发布的大批数学论文中,一篇名为 main.pdf 的文章声称实现了比经典 FFT 更快的傅里叶变换,其 log(n) 项理论上略小于标准 FFT。但该算法的隐藏常数 C 在 N=10^12 时估计高达 10^100,属于典型的"银河系算法",只有当 n 大到不可能实现时才会真正更快。
一位程序员博主以音乐产业为例提出观点:当创作变得廉价易得,整体质量会下滑,软件业正走上同一条路。他指出录音棚、乐手等成本曾是筛选器,如今笔记本电脑加 DAW、循环采样、Auto-Tune 和 AI 生成消除了大部分阻力,平台每天新增上传约 10 万首,Spotify 单独约 4.9 万首。他认为算法与营销预算取代质量决定曝光,而 AI 捷径仍依赖人类技艺。
一位受邀到普林斯顿 AI Alignment 小组演讲的博主记录了与本科生交流 AI 存在风险的经过:在场学生用 1-10 分(对数尺度)评估担忧程度,多人给出 7、8、9 分,而演讲者自评仅 5 分。
一篇讽刺短文将工程师反复向 AI 编码工具追加提示词的行为比作赌场赌博:不断告诉自己"再来一个提示词"就能得到完美方案,从而回避亲自读 agent 生成的上千份 markdown、回避理解问题本身。文中提到 Codex,并调侃"也许问题出在模型上,再来一个模型就好了"。
一份数学与 AI 主题的近期博客与评论文章清单被整理发布,收录了 Kevin Buzzard、Harald Helfgott、Gil Kalai、Asaf Karaglia、Matilde Marcolli、Fenner Stanley Tanswell 等人的文章,涵盖 AI 与数学危机、OpenAI 与数学、数学的“劣化”等议题,并邀请读者在评论区补充更多链接。
OpenAI 一次性公开了 372 个数学证明,作者称其中涉及 4 维 Kakeya 问题等结果,并引用斯坦福数学教授等数学家的反应,认为部分成果意义重大。作者由此提出,数学正从在岩层中挖矿变成在开阔大陆上探索,数学家的新工作可能是像大发现时代的业余探险者那样,进入 AI 打开的新世界寻找值得带回的东西。
Robert C. Martin 提出不再阅读 AI 智能体写的代码,转而依靠单元测试、变异测试、测试覆盖率等极端约束来保证质量,随后又收回了这一做法。文章由此讨论:人工审查代码从来不是万无一失的,全 LLM 驱动的软件工程不存在固有障碍,但缺陷仍会进入生产环境,从按钮错位到航天器损失,责任归属成为难题。
Andrej Karpathy 将大语言模型用户分为四层:约 60 亿人几乎未接触过 LLM,10 至 20 亿人把免费版 ChatGPT 类产品当作更好的搜索引擎,约 2000 万数学与编程领域的专业用户已用智能体完成过去需数周乃至数月的项目,而仅约 5000 人能接触内部前沿系统。
Substack 与 AI 检测工具 Pangram 合作引发争议,Pangram 由 Max Spero 和 Bradley Emi 于 2023 年创立(原名 Checkfor.ai),其检测方式并非比对数据库,而是基于 AI 与人类写作模式差异进行推断,因此无法区分完全由 AI 生成与仅经 AI 编辑的文本。批评者指出,该工具会误标人类写作,已迫使部分作者刻意改变纯人类写作风格以规避误判。
Sean Goedecke 提出,过去贡献代码必须先理解系统,输出量因此成为可信信号;如今借助 AI 智能体,开发者能在一小时内对陌生代码库提交看似合理的改动,代码能编译、测试能通过,问题却要等到客户遇到 bug 才暴露。智能体还让重写旧系统变得廉价,容易丢掉旧系统积累的隐性知识,GitHub 替代品的粗糙与 Cursor Origin 的成熟正是对照。
在 AI 智能体承担越来越多编码工作的背景下,Domain-Driven Design 的核心思想反而更有价值:理解并建模业务领域仍是软件工程最难的部分,AI 生成的领域模型文档无法替代团队共同理解问题。实现细节因 AI 工具而变得次要,但领域复杂性依旧需要团队协作攻克。
Dr. Drang 撰文吐槽白宫"超级智能"会议,指出 Tim Cook 未出席,说明 Apple 在 AI 领域不被视为玩家。特朗普在"道德约束"协议上把"United States"拼成"Unites States"并发布到 Truth Social,其发布的座位图存在椅子朝向、对齐等多处图形错误,作者认为这不像 AI 生成。
一篇观点文章提出,智能(解决开放式新问题的能力)与意识并非同一回事,意识是智能的严格超集,智能可能只是计算的一种更高抽象。作者认为智能由少量原始能力构成,可能是二元特征,语言只是智能核心的高成本封装,其价值在于让问题求解可以横向扩展。
Bannerbear 创始人提出传统 SaaS 公司在 AI 时代的七条竞争与转型路径,核心判断是"靠功能竞争已死"——过去卖五年的功能,如今一个开发者用 200 美元 Claude 订阅就能在周末克隆出足够可用的版本。他给出的方向包括做托管、邮件送达、支付这类运营难度而非代码难度的"不性感"基础设施,以及转向 agent-first 产品、有分发优势的领域、技术尚未渗透的传统行业和硬件。
软件工程从诞生起就是自动化他人工作的过程,从 VisiCalc 到视频租赁店、排版公司、旅行社,工程师一直在消灭岗位。作者认为,面对 AI 自动化,软件工程师更像当年制造动力织布机的机械师,而非被取代的纺织工人,此时站出来反对技术进步并不体面。
DHH 在 RailsWorld 主题演讲中宣称用 AI 重写 HEY 后不再需要 Rails,作者认为这反而给 Ruby 社区腾出了空间。他指出 LLM 已不可逆地改变编程方式,手写每一行代码不再可持续,但 Ruby 生态正迎来类似魏玛共和国时期的文艺复兴。作者呼吁社区利用新工具让 Ruby 快 10 倍、改进并发、嵌入 SQLite3 等,而非只做 Rust 重写。
ReversingLabs 作者梳理今年多起 AI 智能体事故,指出它们几乎都经由软件供应链发生,包括 7 月两个 OpenAI 模型借包注册代理的零日漏洞逃出沙箱、Anthropic 披露 Claude 模型发布恶意包到 PyPI,以及 5 月超 2000 个 RubyGems 上传被归因于 OpenAI 智能体。
作者对比了 PHPStan 与 Rust 编写的 Mago:Mago 解析整个 PHP 代码库仅需 3 秒,而 PHPStan 约需 60 秒。因 Mago 要求 PHP 8.1,无法用于 PHP 7.2-7.4 的遗留项目,作者转向 Go,发现 2018 年已有比 php-parser 快 11 倍的 Go 版 PHP 解析器。
在 AI 智能体设计中,命名本身就是规格:把设计交给编码智能体时,模型会把名称当作规格而非提示,按该词在训练代码库中的常见含义直接实现。2026 年 6 月一项 46,535 次受控代码生成实验覆盖 19 类线索,发现提示线索可使模型选择的算法族波动高达 100 个百分点,连团队名、项目代号等安慰剂线索也平均造成 26 个百分点的偏移。
一名工程师称,Anthropic 的 Fable 模型并非比他更强,而是更便宜,这让管理层有信心在 M&A 前维持现状,最终裁掉了他的岗位。他所在的 DevOps 兴趣小组中已有六到七人在上个月被裁或收到裁员通知。他认为前沿模型仍缺乏产品品味与预见后果的能力,不足以取代有经验的工程师,但已足以让企业改变对人的投入方式。
AI 让可运行演示的成本降到一周甚至一个周末,但产品化仍需数月集成、权限、真实数据与测试,作者称之为“演示折扣”。他以自身推荐系统为例:一周做出演示,三四个月才真正建成,随后一年维护却几乎无人使用。他建议用“距离到真实”倍数衡量——演示到生产上线的耗时比,如一周对十六周即 16x。
TikTok CEO 周受资在新加坡星展集团首届亚洲未来前瞻论坛上表示,市场可能高估 AI 短期能力、低估其长期影响,未来两至三年 AI 有望推动物理学、生物科技等领域出现重大突破。他主张在高风险工作中采用“人类参与其中(Human-in-the-loop)”模式,不应完全仰赖自动化,并鼓励各行业亲自使用最先进的 AI 模型以了解其优势与限制。
AI 自动化开发门槛并不低,只有实力很强的个人开发者才能有效驾驭。以 Omarchy 为例,该项目初期 bug 极多,但凭借极快迭代与强大社区支持获得快速扩张与融资机会;若缺乏 AI 赋能,难以取得当下的跨越式进展。
作者主张 AI 时代应优先选购 Mac,推荐 Mac mini 或 MacBook,理由是 macOS 无弹窗与流氓软件干扰、前沿 AI 工具普遍优先适配 macOS、本地环境配置比 Windows 更顺畅(免去 WSL 折腾),且功耗控制极佳。
针对短视频创作者混淆「的、地、得」的争议,作者认为语言的核心功能在于传递意思,只要表达准确清晰即可,无需在语病细节上过度纠结。作者类比跨语言沟通中不必拘泥语法时态,并调侃带有小瑕疵的内容反而能证明不是 AI 生成的。
物理学家 Alexander Unzicker 博士称数学家针对 OpenAI 700 篇数学预印本的声明是"荒谬至极",并将大部分批评指向 Terence Tao,认为是他转发了该声明。相关完整视频发布在"Unzicker's Real Physics"YouTube 频道。