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LinkedIn《2026年25大趋势预测》总结 LinkedIn编辑和全球专家发布了对2026年的预测，主要涵盖以下几个核心主题： AI与技术变革 企业AI重心转移：从追求更好的模型转向优化工作流程和实际落地 AI素养成为热门专业：大学将开设面向非工程师的AI应用课程 AI招聘普及：求职者将更接受AI面试，研究显示AI面试能提高录用率和留存率 GEO取代SEO：生成式引擎优化将成为品牌被发现的新方式 AI安全=身份安全：AI代理的安全防护将成为关键挑战 健康与长寿 女性健康迎来突破：新技术和投资将缩小性别健康差距 生物黑客主流化：长寿经济预计到2035年达630亿美元 GLP-1减肥药扩展应用：将出现更多口服剂型和个性化治疗方案 生物识别融入日常：可穿戴设备数据将影响职场健康管理 社会与生活方式 孤独危机与真实连接：人们将回归线下社交，"无手机学校"运动兴起 限制儿童使用智能手机：更多国家将立法限制未成年人使用社交媒体 零售回归人性化体验：实体零售将强调社区感和真实互动 咖啡成为轻奢品：价格上涨将改变咖啡消费文化 经济与职业 "个人帝国"崛起：创作者将借助AI、区块链和消费品成为强大企业 小企业成为年轻人就业首选：小企业招聘入门级岗位比大企业多60% 欧元稳定币入场：将改变全球加密货币格局 数据中心土地成稀缺资源：AI基础设施用地价格飙升 "回旋镖员工"增多：因AI裁员的公司开始重新雇用前员工 其他趋势 新一轮太空竞赛：NASA、中国、印度及私企将推动太空探索 AI心理健康工具面临监管：各国将加强对AI治疗聊天机器人的监管 长寿改变职场：退休年龄上升，企业将重新雇用老年员工 科技公司造车：小米、索尼等将挑战传统汽车制造商 2026年将是技术与人性深度交汇的一年，AI的普及、健康意识的提升、以及对真实连接的渴望将共同塑造未来。
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微软在 Windows Server 2025 中新增原生 NVMe I/O，可以打破现有瓶颈将 IOPS 提升 80%。原本 NVMe 主要通过 SCSI 或 SATA 相关协议进行兼容，为了兼容性需要进行转换，新功能绕过兼容层，I/O 请求以更短更直接的路径到达硬件，可以利用现代服务器的多核并行能力显著提升性能。https://t.co/NjOEZSJCZy
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RT @iampaulgrewal: Today @coinbase filed lawsuits in CT, MI, and IL to confirm what is clear: prediction markets fall squarely under the ju…
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在创业的起点，有一个常被忽视的智慧：把你的想法先当作一个“项目”，而不是急于定义为“公司”。 当你宣告它是一家公司时，无形的压力就会袭来——你得迅速拿出成果，想法也不能显得太“疯狂”，因为“现在这是我的公司，我必须向别人证明它的价值”。 但如果只是一个项目，你反而可以更自由地去探索那些听起来天马行空的可能性。 我认为，创业初期最重要的是沉下心来，把它当作一个项目去打磨。 这个阶段需要时间去验证方向，去积累认知，而不是急着给它贴上“公司”的标签。 很多人在对自己的想法还没有足够信心时就去融资，这往往会埋下隐患。 因为一旦拿到钱，你就会背负着向投资者证明进展的压力，而真正的思考和探索，恰恰需要不被外界催促的时间。 真正的好想法，往往是在不断试错和深入思考中慢慢清晰的。 先做项目，再做公司，让想法在实践中沉淀，才能走得更稳、更远。这或许是创业路上最朴素也最珍贵的启示。
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RT @VittoStack: Create 8004 and x402 v2 AI agents on Solana in 1 minute! Announcing: New create-8004-agent update ✨ Here's what changed:…
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为了最大化 AI Agent 效率，我们是否应该放弃部分人类对代码结构和命名的控制权？ 来自 @AmpCode 团队 @rockorager 的文章「A Codebase by an Agent for an Agent」，提出了一个新的趋势：随着 AI Agent 更深入参与开发，代码结构是否要从以人为主，演进到以 AI Agent 为主要考虑？ 核心冲突：人类直觉 vs. AI 直觉 作者在使用 Amp 开发一个 TUI 框架时，最初习惯于用人类的编程经验去修正 AI 的决策。例如，当 AI 将一个屏幕刷新函数命名为 present() 时，作者根据自己的习惯将其重命名为 swapScreens()。 然而，作者发现这种“人为修正”反而产生了负面效果。当 AI 后续试图再次修改或调用该功能时，它会基于其训练数据中的概率去寻找 present()，结果因找不到而感到困惑，导致消耗更多 Tokens 并降低了工作效率。 实验转折：放权给 AI 意识到这一点后，作者改变了策略，不再干预 AI 的命名习惯或文件存放位置，完全让 AI 自主决定代码的“风水”。 结果令人惊讶：效率大幅提升。尽管 AI 生成的代码使用了作者平时不会采用的命名方式、文件结构，甚至是一些非典型的面向对象模式，但 AI 在这个它亲手打造的环境中如鱼得水。它能极快地理解并未被文档化的复杂框架，精准地添加新功能或修复 Bug。 深度洞察：为 AI 优化的代码库 文章得出的关键结论是，AI 的高效不仅仅源于其编码能力，更源于代码库本身是否符合 AI 的“思维模式”。 · 概率的一致性：AI 是基于概率模型工作的。当代码库的结构和命名顺应 AI 模型权重的预测（即符合其训练数据中的统计规律，如类似 Flutter 的 API 设计）时，AI 就不需要“猜测”或“重新学习”代码逻辑，从而达到最高的运行效率。 · 新的平衡：作者认为，这诞生了一种新型的代码库——“By an Agent, For an Agent”。这种代码库在某种程度上牺牲了人类偏好的“可读性”，换取了 AI 极致的“可维护性”和执行速度。 阅读原文
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
