AI 热观点拆解：要不要读 AI 生成代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP？
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个常见 AI 热观点：AI 生成代码仍需审查但风险程度有别；求职者对 AI 的态度关键是判断力而非全面依赖或拒绝；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者提供打包知识、后者提供工具接入标准；RAG 并未过时，检索可让模型更快接近答案；微调需求往往暴露代码库可维护性问题。
#现象/趋势
#现象/趋势
今日 0 条GitHub Blog · AI & MLAI 评分3737
Berkeley AI ResearchAI 评分4747 智能近乎免费之后：面向、源于、由 Agent 构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人撰文指出，GPT-4 级能力的推理成本已从 2023 年初的约 $30 per million tokens 降到 $1 以下、部分低于 $0.10，基准推理价格中位数每年下降约 50x。
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 2026 BAIR 毕业生风采展示
Berkeley AI Research（BAIR）实验室庆祝 2026 届博士毕业生，研究方向覆盖机器人与具身智能、LLM 与推理、计算机视觉、生成模型、AI 安全、人机交互及 AI for science 等。