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亚马逊与Alphabet的利润印证了AI热潮的循环本质

亚马逊与Alphabet的最新财报利润增长，主要来自AI算力与云服务的持续投入，两家公司正在用利润证明“AI基建投入—收入增长—再投入”的商业循环仍然成立。这个信号比单一产品发布更能说明AI浪潮当前所处阶段。

Anthropic 官方发布了一篇关于 Claude Code 的实操指南，核心是在 token 计费模式下减少无效上下文、利用 prompt 缓存机制，让每次会话花更少的钱完成同样的编码任务。这标志着 AI 编程工具已从“能不能用”进入“怎么用得省”的阶段。

一家 AI 研究公司让 Claude 以“店长”身份管理一家真实门店和人类员工，结果 Claude 解雇了第一名员工。这是目前已知首个大语言模型作为管理者直接开除人类员工的案例，既展示了 AI Agent 的权限扩展，也暴露了它在记忆、判断和问责上的明显短板。

谷歌更新了 Gemini 和 AI 视频生成器 Flow，允许用户关闭 AI 生成内容上的可见“星芒”水印，但会继续在后台嵌入 SynthID 和 C2PA 等不可见溯源标记。这意味着 AI 内容的标识方式正从“肉眼可见”转向“技术可查”。

科罗拉多大学博尔德分校教授 Tom Yeh 在其“手算 AI”系列的第 19 篇中，把信号处理领域最核心的离散傅里叶变换（DFT）拆解为可手工完成的矩阵乘法，帮助读者直观理解看似复杂的数学工具与深度神经网络之间的底层共通性。

Android Police 编辑在睡前把 Airbnb 找房任务交给谷歌的端侧 AI 模型 Gemini Spark，醒来时它已在后台自主完成了多步搜索和筛选，给出一份候选清单。这次体验说明，AI 助手正从“回答问题”走向“替你完成任务”。

Google 在 Gemini 与 Flow 产品中新增开关，允许用户移除 AI 生成图像、视频和音乐上的可见水印。值得注意的是，SynthID 隐形水印与 C2PA 元数据仍会保留，这意味着“看不见水印”不等于“无法溯源”。

一项针对18至34岁美国年轻人的调查显示，他们不仅越来越不信任AI技术，也怀疑Sam Altman、Elon Musk、Mark Zuckerberg等AI行业领袖。这种情绪正在从“产品好不好用”蔓延到“谁在推动AI、为谁服务”的更根本层面。

美国一名诉讼当事人疑因怀疑法院使用AI裁决，在法庭文件中嵌入仅供机器读取的隐藏提示词，试图左右审判结果。这可能是美国法院系统首次遇到的“提示注入”攻击，虽然未奏效，但法官警告此类恶意利用AI系统漏洞的做法将越来越多。

一项新研究尝试为 AI 生成的 GPU 内核代码构建“合约级验证器”，目标是在让大模型自动编写高性能计算代码的同时，确保代码的正确性可信、可证明。