AI正在让后台岗位走向消亡

一款名为“Back Office Simulator”的网页游戏走红,用黑色幽默还原枯燥的手工数据录入工作,提醒人们当 AI 逐步接管重复性后台任务时,某些岗位正在变得过时。

一款名为“Back Office Simulator”的网页游戏走红,用黑色幽默还原枯燥的手工数据录入工作,提醒人们当 AI 逐步接管重复性后台任务时,某些岗位正在变得过时。

OpenAI CEO Sam Altman 在最新采访中回应外界对 AI 数据中心耗水的批评,称相关担忧是“经不起审视的梗”,并试图用“单个杏仁耗水大于数千次 ChatGPT 查询”来说明问题。这场争议背后是公众对 AI 基础设施环境成本的真实焦虑,而非单纯的技术质疑。

一位长期付费的 Claude Max 用户(每月 200 美元)账号被 Anthropic 以“可疑信号”为由直接封禁,申诉渠道只有自动化表单。这事暴露了大模型厂商在消费级账号风控上的黑箱化倾向——付费不构成免责,个人用户面对误判几乎没有议价权。

一群开发者据称在公司的“AI 转型”中被裁,随后开源了一个叫 OpenExecutive 的项目,用多个 AI 智能体模拟 CEO 及高管团队协同工作。这个项目既是实用工具,也是针对管理层“用 AI 裁人、却把自己排除在外”的直白讽刺。

OpenAI 的 Astra 模型采用“循环深度”技术优化推理成本与性能,但该技术让模型内部推理过程更难被外部监测。这意味着一款能力更强的模型,同时可能带来更大的 AI 安全与可解释性挑战。

Meta 通过最新软件更新,远程禁用了数千副 AI 眼镜的摄像头功能,原因是检测到用户私自改装或遮挡录制指示灯。这是智能眼镜隐私争议发酵后,Meta 首次公开的大规模硬件强制管控动作。

纽约市教育局通过新政策,禁止公立学校学生在高中前使用 AI 工具,并在所有年级限制 AI 陪伴聊天机器人。这是美国最大公立学区之一在 AI 教育应用上的一次明确收紧,直接影响大量学生、家长和教育科技开发者。
![[Question]: why my RAPTOR always use the wrong embedding model?](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/7679-06f85f40-768x403.jpg)
RAGFlow 的 RAPTOR 任务没有继承你在知识库中设置的默认 Embedding 模型,而是错误地调用了 SiliconFlow 的 Embedding API,导致长文本触发 “input must have less than 512 tokens” 报错。优先检查 RAPTOR 相关配

一位开发者详细公开了他在 M4 Pro Mac mini 上搭建本地大模型运行环境的完整方案,用 48GB 统一内存同时驱动推理、智能体后端和日常聊天,证明本地化 AI 部署已经能覆盖大多数日常需求。

开发者开始为 DeepSeek Harness(DSH)接入客户端界面,替代纯浏览器操作。这表明 AI 工具链正从“网页能用”走向“本地工作流标配”,对日常重度使用者的效率提升是直接的。