📰 AI 博客每日精选 — 2026-02-17
来自 92 个顶级技术博客的 AI 精选 Top 10
今日看点
今日科技动态聚焦于三个主要趋势：首先，AI技术在漏洞发现和生成技能方面展现出强大潜力，但也暴露了废弃软件漏洞难以修复的隐患；其次，关于通用人工智能的争论持续升温，现有模型仍然局限于数据驱动的统计方法；最后，工具生态持续创新，从浏览器自动化到机械键盘评测，新功能和优化不断提升用户体验。
今日必读
🥇 谁来修复AI发现的废弃软件中的零日漏洞？
Who fixes the zero-days AI finds in abandoned software? — martinalderson.com · 2026-02-17 · 🔒 安全
Anthropic的红队利用Claude发现了500多个关键漏洞，但他们的重点是维护中的软件。文章指出更大的问题是废弃软件中的大量漏洞，这些漏洞可能永远不会被修复。随着AI工具的普及，发现漏洞的能力大幅提升，但修复这些漏洞的责任和资源却没有跟上。作者强调，未修复的漏洞可能会带来长期的安全隐患。
💡 为什么值得读: 值得一读，因为它揭示了AI发现漏洞能力与修复能力之间的差距，以及废弃软件的安全风险。
🏷️ AI, vulnerabilities, zero-day
🥈 关于通用人工智能到来的传言被大大夸大了
Rumors of AGI’s arrival have been greatly exaggerated — garymarcus.substack.com · 6 天前 · 🤖 AI / ML
文章批判了将统计近似等同于通用人工智能（AGI）的观点，认为当前的AI技术仍然缺乏真正的智能。作者强调，现有的AI模型主要依赖于数据驱动的统计方法，而非具备人类般的推理能力。文章还指出，尽管AI在某些领域表现出色，但距离实现AGI仍有很长的路要走。
💡 为什么值得读: 值得一读，因为它提供了对AGI现状的清醒分析，帮助读者避免被炒作误导。
🏷️ AGI, intelligence, AI skepticism
🥉 介绍Claude Sonnet 4.6
Introducing Claude Sonnet 4.6 — simonwillison.net · 6 天前 · 🤖 AI / ML
Claude Sonnet 4.6发布，其性能与Opus 4.5相当，但价格更低（输入$3/百万token，输出$15/百万token）。Sonnet 4.6的知识截止时间为2025年8月，比Opus 4.6和Haiku 4.5更晚。Sonnet和Opus均支持200,000个最大输入token，并在测试版中扩展至100万。此版本在性能和成本之间提供了良好的平衡。
💡 为什么值得读: 值得一读，因为它介绍了最新的AI模型及其性能与成本的优化，适合技术决策者参考。
🏷️ Claude, LLM, Anthropic, Sonnet
数据概览
分类分布
高频关键词
🛠 工具 / 开源
1. Rodney v0.4.0
Rodney v0.4.0 — simonwillison.net · 6 天前 · ⭐ 21/30
Rodney CLI工具的v0.4.0版本发布，新增多项功能以提升浏览器自动化体验。更新包括错误代码的改进（代码2用于错误，代码1用于检查失败）、新增JavaScript测试命令、支持目录范围的会话管理，以及硬刷新和清除缓存命令。此外，还增加了启动时显示选项，进一步增强了用户的控制能力。
🏷️ CLI, browser automation, Rodney
2. 【赞助】实践工作坊：更快修复——iOS崩溃报告、追踪与日志
[Sponsor] Hands-On Workshop: Fix It Faster — Crash Reporting, Tracing, and Logs for iOS in Sentry — daringfireball.net · 2026-02-17 · ⭐ 20/30
Sentry提供了一场关于iOS应用性能优化的实践工作坊，涵盖了如何设置Sentry以优先处理关键问题、通过日志和面包屑重现崩溃场景、利用追踪功能定位性能瓶颈，以及通过尺寸分析优化应用大小。课程旨在帮助开发者提升用户体验并减少问题排查时间。
🏷️ Sentry, crash reporting, iOS
3. 小工具评测：Epomaker Split 70机械键盘 ★★★★⯪
Gadget Review: Epomaker Split 70 Mechanical Keyboard ★★★★⯪ — shkspr.mobi · 2026-02-17 · ⭐ 20/30
Epomaker Split 70是一款分体式机械键盘，设计上允许用户通过USB-C线缆自由调整键盘两部分的位置。评测指出，这款键盘在人体工学设计上表现出色，同时提供了良好的打字体验。尽管如此，文章也提到了一些小缺点，如连接线的限制。
🏷️ keyboard, ergonomic, hardware
4. 每周更新491
Weekly Update 491 — troyhunt.com · 2026-02-17 · ⭐ 19/30
作者分享了ESP32蓝牙桥接实验的失败经历，尽管ESP32的无线电性能不错，但无法可靠地操作Yale智能锁。作者推测，BLE协议的被动特性可能是导致问题的原因。文章还简要提到了其他技术尝试和近期动态。
🏷️ ESP32, Bluetooth, IoT
🤖 AI / ML
5. 关于通用人工智能到来的传言被大大夸大了
Rumors of AGI’s arrival have been greatly exaggerated — garymarcus.substack.com · 6 天前 · ⭐ 26/30
文章批判了将统计近似等同于通用人工智能（AGI）的观点，认为当前的AI技术仍然缺乏真正的智能。作者强调，现有的AI模型主要依赖于数据驱动的统计方法，而非具备人类般的推理能力。文章还指出，尽管AI在某些领域表现出色，但距离实现AGI仍有很长的路要走。
🏷️ AGI, intelligence, AI skepticism
6. 介绍Claude Sonnet 4.6
Introducing Claude Sonnet 4.6 — simonwillison.net · 6 天前 · ⭐ 24/30
Claude Sonnet 4.6发布，其性能与Opus 4.5相当，但价格更低（输入$3/百万token，输出$15/百万token）。Sonnet 4.6的知识截止时间为2025年8月，比Opus 4.6和Haiku 4.5更晚。Sonnet和Opus均支持200,000个最大输入token，并在测试版中扩展至100万。此版本在性能和成本之间提供了良好的平衡。
🏷️ Claude, LLM, Anthropic, Sonnet
7. 生成后使用LLM生成的技能是可行的
LLM-generated skills work, if you generate them afterwards — seangoedecke.com · 2026-02-17 · ⭐ 21/30
文章探讨了在任务完成后生成LLM技能的有效性，认为这种方法可以提高生成内容的相关性和质量。作者通过实验展示了后期生成技能如何更好地适应特定场景需求，同时避免了预生成技能的局限性。这种方法对动态任务和变化频繁的环境尤为适用。
🏷️ LLM, skills, AI
🔒 安全
8. 谁来修复AI发现的废弃软件中的零日漏洞？
Who fixes the zero-days AI finds in abandoned software? — martinalderson.com · 2026-02-17 · ⭐ 28/30
Anthropic的红队利用Claude发现了500多个关键漏洞，但他们的重点是维护中的软件。文章指出更大的问题是废弃软件中的大量漏洞，这些漏洞可能永远不会被修复。随着AI工具的普及，发现漏洞的能力大幅提升，但修复这些漏洞的责任和资源却没有跟上。作者强调，未修复的漏洞可能会带来长期的安全隐患。
🏷️ AI, vulnerabilities, zero-day
⚙️ 工程
9. 平台字符串
Platform Strings — nesbitt.io · 2026-02-17 · ⭐ 18/30
文章总结了在不同工具中对M1 Mac的架构描述方式，包括aarch64-apple-darwin、arm64-darwin、darwin/arm64和macosx_11_0_arm64等。作者指出，这种多样性可能会导致开发者在跨平台开发时遇到混淆。文章建议开发者在使用工具时注意这些差异。
🏷️ platform, architecture, macOS
📝 其他
10. ★ Apple发布iOS 26的采用率，与往年基本一致
★ Apple Releases iOS 26 Adoption Rates, and They’re Pretty Much in Line With the Last Few Years — daringfireball.net · 6 天前 · ⭐ 17/30
根据Apple的App Store数据，iOS 26的采用率与iOS 18和17的水平基本一致。文章指出，这表明用户对新版本的接受度保持稳定。尽管没有显著增长，但也没有出现明显的下降趋势。
🏷️ iOS, adoption rates, Apple
生成于 2026-02-17 12:00 | 92 源 → 20 篇 → 10 篇 TechBytes — The Signal in the Noise 💡