Sun Kai 每周会与母亲进行一次视频通话，谈论工作，谈论作为一名中年男子所面临的压力，谈论他甚至没有和妻子讨论过的想法。他的母亲大多数情况下只是倾听，偶尔会叫他好好照顾自己。他对话的对象不是真人，而是虚拟数字化身。母亲在 2019 年突发疾病去世后，Sun 希望找到一种方法能继续保持联系。他转向了自己共同创办的南京 AI 创业公司 Silicon Intelligence。他提供了一张照片和微信里的通话音频。员工花了 4 个月时间创造出了能在手机上对话的数字化身。当时生成式 AI 尚未流行，Sun 母的虚拟化身只能说几句预先编好的台词。Sun 表示尽管如此，他听到这些话之后仍然非常感动。中国有很多人希望使用 AI 创造出已故亲人的数字化身。目前这种“数字永生”生意在中国逐渐火爆，至少有 6 家公司提供此类服务，有数千人付款。数字化身是一种文化传统的最新表现形式：中国人总是从向死者倾诉中得到安慰。Silicon Intelligence 联合创始人兼 CEO Sima Huapeng 表示，即使中国只有 1% 的人口接受 AI 数字克隆，这也是一个巨大的市场。

X11 合成器 picom 作者 Yuxuan Shui 免费使用了 GitHub Copilot 一年，最终决定放弃，认为它并不能提高工作效率，主要原因是其不可预测性和响应缓慢。他解释说，你无法判断 GitHub Copilot 何时会做好其辅助编程的工作。原因可能是他是在开发 X11 合成器，Copilot 缺乏相关项目代码的训练。如果是 Python 或 JavaScript 之类的流行语言，Copilot 预计会表现更好。另一个问题是 Copilot 的响应需要 2-3 秒才会显示，比 Clangd C 语言服务器的即时建议慢得多，即使它的建议没有帮助，它也不会影响其开发流程，Copilot 如果响应了大量代码，浪费的时间会更多。

每一个植物、动物和人类细胞内都有数以十亿计的分子机器。它们由蛋白质、DNA 等分子组成，它们不能单独发挥作用。只有理解了它们如何在数百万种可能组合中相互作用，我们才能真正理解生命的过程。Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 的研究人员在《自然》期刊上发表论文，介绍了他们的最新 AI 模型 AlphaFold 3。AlphaFold 3 能以惊人的精度预测所有生命分子的结构和相互作用。对于蛋白质与其它分子类型的相互作用，AlphaFold 3 比现有方法至少提高了 50%。