文章讨论如何应对职场中日益常见的"workslop"现象，即同事或上级用 AI 生成的大段文字进行沟通，其核心问题在于产出与阅读的精力不对称，类似于拒绝服务攻击。作者提出五类应对策略：一是若具备权威或社交资本，可直接要求对方停止；二是将只会复制粘贴 AI 输出的同事当作 Claude Code 的高延迟 Slack 接口来使用；三是用 AI 对抗 AI，把对方的内容贴入自己的大语言模型提取要点，甚至直接生成完整回复；四是倾向选择电话或面对面沟通，使对方付出对称的时间成本；五是对部分内容（如长篇状态更新、组织外部的 PR）直接忽略，以对方的低投入匹配自己的低投入。脚注补充说明，AI 用户若投入了大量自身精力则不构成 workslop，且部分书面文件本身可能仅为合规或留痕用途。
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南向资金对中国人工智能大模型企业展现出空前投资热情。本土大模型领军企业 Minimax Group Inc. 在 2026 年 8 月成为最受内地投资者青睐的港股标的，内地投资者通过港股通渠道累计买入约 106 亿港元 Minimax 股票，吸金规模超越阿里巴巴和腾讯控股等传统互联网巨头。自 8 月 6 日被纳入港股通名单以来，南向投资者已累计持有该公司约 9.7% 的股份，反映出资本市场对大模型商业化前景和新兴 AI 独角兽成长潜力的强烈信心。
9月2日，腾讯WorkBuddy宣布开放平台open.WorkBuddy.cn正式上线，首批引入超百家生态伙伴，面向智能硬件、行业应用与开发者开放底层Agent能力，是国内AI Agent赛道首个同时打通硬件、应用与开发者三层生态的开放平台。发布会现场9款联名智能硬件首发，合作方包括Plaud、Rokid、影石、科大讯飞、安克、猛玛、京东京造等品牌；30余个行业应用同步接入，覆盖金融、法律、医疗、教育、公益等20多个领域。平台面向开发者开放Skill、Expert、Connector三大能力，Expert市场涵盖Agent型与Team型两种形态，Connector支持MCP与CLI双方案。腾讯云副总裁刘毅表示，WorkBuddy定位为面向Agent时代的操作系统，目标是构建能承载所有工具的平台。上线半年来WorkBuddy已完成50多个版本迭代，在政务、教育、零售等50多个行业落地。 腾讯WorkBuddy于9月2日宣布开放平台open.WorkBuddy.cn正式上线，首批引入超百家生态伙伴，面向智能硬件、行业应用与开发者开放底层Agent能力。发布会现场9款联名智能硬件首发，合作方
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前字节跳动强化学习专家、前腾讯Robotics X智能体中心负责人孙鹏博士于2026年9月2日正式加入星尘智能，将重点负责机器人强化学习方向的技术研发与应用探索，并扩充该方向团队。孙鹏毕业于清华大学，曾在康奈尔大学和罗格斯大学从事博士后研究，过去十余年深耕强化学习与智能体领域，先后在腾讯AI Lab和Robotics X主导深度强化学习与机器人控制研究，开发TStarBots等星际争霸AI；在字节跳动主导ByteRL强化学习基础设施，支持多款游戏AI训练，团队获IEEE CoG 2023策略卡牌AI竞赛冠军，并参与ReFT强化微调与DeltaProver数学推理智能体等大模型后训练项目。星尘智能正构建"AI模型+具身OS+绳驱本体"全栈技术体系，已形成覆盖基座模型Lumo系列、共生Agent Philia及强化学习后训练的完整闭环，孙鹏的加入将强化机器人在真实环境中通过持续交互与反馈优化行为策略的能力。
阿里于2026年9月2日更新旗舰大模型千问Qwen3.8-Max，针对前端编程和专业办公进行专项后训练。在聚焦前端编程能力的CodeArena榜单中，新版本以1691分（提升22分）位居总榜第一，超越Claude Opus5、Kimi K3等模型。在CodeArena性价比榜单（帕累托前沿）上，其每百万Tokens综合均价仅5美元，直接低于所有价格高于5美元的竞品。Qwen3.8-Max是千问迄今参数规模最大（2.4万亿）、支持100万上下文Tokens的模型，更新后智能体编程能力增强，适合企业复杂任务、科研与长周期任务。新版本已上线千问AI平台提供API服务，并被千问办公、Qoder和千问APP第一时间接入。
蚂蚁集团研发的统一宽表系统 OmniTable 论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获评 VLDB 2026 工业赛道最佳论文。该系统已在生产环境管理超 35 PB、3050 亿条大模型训练数据，覆盖 Web、代码、PDF 和 SFT 等数据域。OmniTable 通过逻辑统一、物理分离的宽表架构，将数据批次和特征列作为一等对象，借助 Catalog 管理列级血缘与依赖，支持记录级容错、算子融合与自适应调优。在真实 SFT 准备任务中，端到端周期从约 14 天缩短至 2.5 天，提速 5.6 倍；手工步骤由 45 降至 12，减少 73.3%。系统针对大模型 PB 级数据准备的定位、特征回刷和异常追溯难题提供了整体设计参考。
李飞飞创办的 World Labs 正式发布全球首个多模态世界模型 Atlas，主打空间智能。Atlas 原生融合文本、图像、视频、相机位姿和 3D 深度信息，能以 1 到 6 张照片为输入、按指定运镜轨迹生成长达 1 分钟、1440p 分辨率视频，并具备空间外推、稀疏视角 3D 重建、子弹时间 Reframing 和 360° 全景生成能力。其技术底座为多模态自回归扩散 Transformer，在镜头控制盲测中对 MiniMax H3、Gemini Omni Flash、FLUX 3、Seedance 2.5 的胜率分别为 75%、81%、93%、94%。文章强调 Atlas 的核心目标是具身智能：手机拍两段视频即可生成高精度物理仿真空间，让机器人在孪生场景中训练，潜在降低高昂的数据采集成本。目前 Atlas 已向部分合作伙伴开放 Early Access，并将成为 Marble 等产品的底层模型。
Anthropic 在 Claude Messages API 中部署新机制以防止规模化模型蒸馏。新机制首先应用于调用 Claude Sonnet 5.1 的新 API 账户，后续将覆盖所有账户。核心规则是：当开发者在多轮对话中重新提交思考块（Thinking Block）时，产生该思考块的系统提示、工具定义和历史消息必须保持不变；一旦修改早期消息、系统提示或工具，请求将直接返回错误。同时提供非严格模式，允许修改历史内容但会自动删除失效的思考块，使模型无法继续利用已保存的推理状态。Anthropic 表示，修改思考块前序内容已成为未经授权蒸馏的常见手段，攻击者通过反复修改前置对话可让模型重新输出推理并借虚假账户采集数据，新机制旨在降低批量提取推理数据的可行性，同时还可提高缓存命中率以降低成本和延迟。末尾含服务器促销广告。
一篇发布在 saladtheory.github.io 的文章用近乎形式化的方式给"salad"下定义，荒诞地把 pizza 也归入沙拉。这篇内容在 Hacker News 上引发讨论，核心话题围绕沙龙边界的滑坡式推演展开：评论者用 fruit salad、chicken salad、Spanish 里的 ensalada、加太多 dressing 像 soup 的沙拉以及油醋丰富的 Italian sub 不断测试定义边界。还有人质疑这是借数学语言做文字游戏，指出真正的数学追求严格定义和共同对象，这类"salad theory"更像 pedantry 而非有意义的形式化分析。也有评论纯粹把它当作好笑的脑洞来玩梗，甚至顺着前提承认 pizza 就是 salad。此外，有人联想到用 information theory 分析食物的 GitHub 项目，认为这种把日常对象形式化做成玩具模型的做法更有趣的是生成过程本身。