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当所有人都在烧钱做 AI 陪伴产品的时候，有一群人在闷声赚钱。他们不做模型，不搞推理，不烧 API 费用。他们只做一件事：卖角色卡。你可能听说过 SillyTavern，一个开源的 AI 聊天前端。但你可能不知道，围绕它已经形成了一个年交易额数亿美元的角色卡市场。
刚刚，The Information 曝光了 Meta 内部备忘录、说明年春天要推出一款 AI 吊坠，我的第一反应大概是，又来？但我发现，不只是 Meta，在之前苹果和 OpenAI 曝光的AI 硬件计划，你会发现那个两年前被判死刑的脖挂形态，正被行业巨头再次捡回来。
Zig 由一家非营利组织以及一批贡献者共同维护。任何程序员都可以向它的代码仓库提交代码，只要遵守项目的行为准则。规则之一就是：禁止提交 AI 辅助生成的代码。政策写得很清楚：不接受任何由大语言模型生成的内容，也不接受由大语言模型改写、润色、编辑、头脑风暴或调试过的内容。简单来说，就是让 AI 离 Zig 的代码贡献远一点。
Helio 做的是 AI Native Workforce——让 AI 同事成为团队的原住民。在 Helio 里，AI 不是侧边栏的助手按钮，不是输入框对面的服务员，而是坐你旁边工位的同事——拥有自己的名字、头像、邮箱，和真人一起出现在组织联系人列表里。
博尔赫斯笔下有个记住一切的人，21 岁被记忆压到窒息而死。尼采说没有遗忘就不可能活下去。现在，数亿人每天使用的 AI 助手正在获得完美记忆，而这个能力的真正代价，可能是人类翻篇的自由。
同一周，ClickUp 裁员 22%，同时宣布开出 100 万美元年薪的薪酬区间，专门用来吸引「AI 原生」人才。Wix、Webflow、Meta 随后也做了类似的举动。原文：How to become the AI-native hire every company wants, @anitakirkovska，May 2026
来自 ETH Zurich 的 Florian Tramèr 团队在最新论文中抛出了一个出乎意料的问题：如果 AI"看到" 的图，根本不是你肉眼看到的那张，会发生什么样的后果呢？他们把这种现象称作 AI 权威清洗（AI Authority Laundering）。
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
2026年5月，两篇重磅研究在一周内相继发表。一组来自加州大学伯克利分校研究团队，样本是美国 20 所公立研究型大学的 95,513 名本科生。研究发表在《Science》科学杂志上，主题是大学生如何使用生成式 AI，以及怎样用它作弊。
绝大多数 AI 陪伴产品，都是基于通用模型的使用，利用提示词框架对模型进行定向约束，所以角色的表达仍然停留在「人类平均水平」，本质都是提示词驱动下的角色扮演。但陆弘毅做蕾伊的方法完全不同。团队先为她写了几十万字的人格语料，确定她从小到大的经历、行为与反应、深层性格和内在冲突，再把这些只属于蕾伊的数据灌进他们自研的「超人格化模型」。