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已经够用现在的智能体已经能独立承担真实工作，达到入门从业者水平。
CRUD 类网页开发的代码可以全部由 AI 写成，有直觉的程序员甚至不必看代码
▶ 13:13莱克斯·弗里德曼DHH: Future of Programming, AI, Agentic Engineering, Vibe Coding & Linux | Lex Fridman Podcast #5012026
当前模型在长时间运行的 agent 编程任务上已达到初级工程师水平
▶ 1:00杰夫·迪恩Jeff Dean: The 1% Rule for Building in AI2026
只要循环与指标设计得当，一群智能体能完成比百人工程团队更多的事
▶ 28:09亚历山大·王Alexandr Wang: “This is a Once-in-a-Civilization Opportunity”2026
借助新的工具链,能为数学项目做出实质贡献的人群可以大幅扩大
▶ 4:44陶哲轩Can AI Prove It? Terence Tao on “Big Math” and Our Theoretical Future | The Futurology Podcast2026
一出边界就垮任务一旦偏离训练过的范围，表现会骤降，越远越不可靠。
基础模型在知识边缘的新问题上偏差最大，而那正是科学家最关心的地方
▶ 20:55迈克尔·乔丹Intelligence is collective, not artificial — Prof. Michael I. Jordan (UC Berkeley / Inria)2026
把大语言模型用于医疗这类决策是危险的，因为它顺着用户走而不做不确定性推理
▶ 12:17迈克尔·乔丹Michael I. Jordan: A Collectivist Vision for AI2024
用 AlphaFold 生成的海量预测数据当基准真值做统计检验，是糟糕的统计学
▶ 40:09迈克尔·乔丹Michael I. Jordan: A Collectivist Vision for AI2024
要靠人和机制补必须由人把需求讲清、或加上额外的搜索与循环机制，才谈得上可用。
有了会写代码的智能体之后，把需求说清楚这件事变得更重要
▶ 32:36杰夫·迪恩Jeff Dean: The 1% Rule for Building in AI2026
智能体不必做到百分之百准确才值得用，剩下的部分由人补足即可
▶ 23:05黄仁勋Jensen Huang: The Mindset That Built NVIDIA2026
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