1
"AI将取代软件工程师"的说法是个谎言。麻省理工学院刚刚用数学证明了原因。而那些当初信以为真的公司，现在正恳求他们的老工程师回来。
📊 1102 赞
💬 262 评论
📁 r/ArtificialInteligence
🕐 2026/3/26
原文：Since 2022, the tech industry has been running a coordinated narrative.
AI will replace 80 to 90% of software engineers. Learning to code is pointless. Developers are obsolete. but what if i tell you that It wasn't a prediction. It was a headline designed to create fear. And it worked on millions o...
🇨🇳 中文翻译：
自2022年以来，科技行业一直在灌输一种统一的说法：AI将取代80%到90%的软件工程师，学编程毫无意义，开发者已成明日黄花。但如果我告诉你，那根本不是预测，而是精心设计的恐怖标题呢？它成功蛊惑了数百万学生和工程师，让他们真心以为自己的职业生涯还没开始就已经结束了。
现在是2026年。让我们看看现实究竟如何。
2025年，117万科技从业者被裁员。所有人都说是AI的错，公司说是AI，媒体也说是AI。
你想知道其中真正因为AI自动化而失业的人占多少比例吗？……5%，我没开玩笑，真的只有大约5%，117万人里只有5.5万。仅此而已。
而根据麻省理工学院……
2
人工智能的承诺与实际交付之间的差距
📊 332 赞
💬 49 评论
📁 r/ArtificialInteligence
🕐 2026/3/26
3
特朗普及其假设
📊 246 赞
💬 13 评论
📁 r/iran
🕐 2026/3/26
4
Palantir的亿万富翁CEO表示，在AI时代只有两种人能够成功：技术工人——"或者你是神经多样性者"
📊 171 赞
💬 267 评论
📁 r/ArtificialInteligence
🕐 2026/3/26
原文：From Gen Z to baby boomers, workers across industries are on the hunt for ways to future-proof their careers as artificial intelligence threatens to upend the labor market. Palantir CEO Alex Karp is offering a starkly simple view of who will come out ahead.
“There are basically two ways to know you...
🇨🇳 中文翻译：
从Z世代到婴儿潮一代，各行各业的工作者都在寻找确保职业前景的方法，因为人工智能正威胁要颠覆劳动力市场。Palantir首席执行官亚历克斯·卡普对此提出了一个极其简单的观点，说明谁将最终胜出。
“基本上有两种方式可以判断你是否有未来，”这位58岁的亿万富翁本月早些时候在TBPN节目中表示，“第一，你接受过职业培训；第二，你是神经多样性人群。”
卡普的第一点反映了越来越多的共识：从电工到水管工等技术工种难以被自动化取代，且随着科技巨头大规模建设数据中心以及美国面临劳动力短缺，这些工种的需求正日益增加。
5
伊朗立场坚定……
📊 156 赞
💬 19 评论
📁 r/iran
🕐 2026/3/26
原文：Iran have rejected the peace plan put forth to them by trump, and have stated 5 conditions to which us must agree before the talks should continue. which include reperations for damages caused and an end to the conflict on all fronts.
https://m.youtube.com/watch?v=VFL49H7gEcw&t=1s
🇨🇳 中文翻译：
伊朗拒绝了特朗普提出的和平计划，并提出了5项美国必须同意的条件，谈判才能继续进行。其中包括对造成的损失进行赔偿，以及全面结束冲突。
6
妈，我要TradingView。
不，咱家已经有TradingView了。
📊 127 赞
💬 31 评论
📁 r/algotrading
🕐 2026/3/27
原文：Since some of the tradingview charting libraries are freely available, it is surprisingly easy to build simplified version of tradingview with customized indicators (python) and feed it your data - for example from yahoo finance.
I dont know if anybody would find it useful, but let me know, I can...
🇨🇳 中文翻译：
由于TradingView的部分图表库免费开放，搭建一个支持自定义Python指标的简化版TradingView出奇简单，你还可以接入自己的数据——比如来自雅虎财经的数据。
不知道是否有人觉得有用，如果需要可以告诉我，我可以把代码开源，让其他人也能尝试使用。
7
说实话吧
📊 106 赞
💬 193 评论
📁 r/openclaw
🕐 2026/3/27
原文：Can we all just be honest here?
OpenClaw is a half-finished project. It's not even remotely close to production use. I love the concept, I really do, but every single update ships more bugs and more problems than before. I'm not trying to hate on it, I've been following this thing for months, I've ...
🇨🇳 中文翻译：
咱们能不能说句实话？
OpenClaw 就是个半成品，离真正能用还差得远。我确实很喜欢这个概念，但每次更新带来的 bug 和问题都比以前更多。我不是想黑它，已经关注了好几个月，看了那些 YouTube 视频，也试着用它做过真正有用的东西。但到现在？它就是跑不起来。
功能越来越崩。上周还好好的工具调用现在又出问题。修好了这个又弄坏了那个。一直在琢磨到底是我的问题，还是项目本身就没准备好。
我明白——开源项目嘛，还在开发中，出问题很正常。但"测试版"和"根本无法处理真实场景"是两码事。到现在这...
8
特朗普任命扎克伯格、黄仁勋、埃里森进入科技委员会——但马斯克和奥尔特曼落选
📊 50 赞
💬 18 评论
📁 r/ArtificialInteligence
🕐 2026/3/27
原文：President Trump is turning to some of the biggest names in Silicon Valley—including Meta CEO Mark Zuckerberg, Oracle executive chairman Larry Ellison and Nvidia CEO Jensen Huang—to help guide U.S. policy on AI and other key technologies through a new White House advisory council.
A press release fr...
🇨🇳 中文翻译：
特朗普总统正求助于硅谷的一些顶级人物——包括Meta首席执行官马克·扎克伯格、甲骨文执行董事长拉里·埃里森和英伟达首席执行官黄仁勋——希望通过新成立的白宫顾问委员会，协助指导美国在人工智能及其他关键技术领域的政策。
白宫科技政策办公室发布的新闻稿称，总统科技顾问委员会（PCAST）"汇聚了国家在科技领域最杰出的专家，为总统提供咨询，并就如何加强美国在科技领域的领导地位提出建议。"
新闻稿还指出，该委员会将重点关注"与新兴技术给美国劳动力带来的机遇和挑战相关的话题，并确保所有美国人...
9
散户算法交易者实际上是如何运行他们的系统的？
📊 37 赞
💬 84 评论
📁 r/algotrading
🕐 2026/3/26
原文：Hey everyone, I’m still pretty new to algo trading and trying to understand how retail traders actually run their systems live.
Right now I use Sierra Chart and have built some basic spreadsheet/Excel logic for scalping NQ. I’m thinking about learning C++ for ACSIL automation and Python for data wor...
🇨🇳 中文翻译：
大家好，我刚接触算法交易不久，想了解散户们实际上是如何实盘运行系统的。
目前我用Sierra Chart，写了一些基础的Excel逻辑来做NQ剥头皮。我在考虑学C++做ACSIL自动化，以及Python做数据处理，但还有些困惑。
大多数散户算法交易者都用prop firm吗？还是说必须走"正规"路线——对接交易所API、承担高昂成本、通过审批审核？我听说那才是"真正的"做法，但不确定这是否只适用于大资金玩家。
prop firm应该会在他们那边处理所有交易所路由合规之类的事务，对吧？
10
怎样才能确切知道自己已经过拟合了？
📊 37 赞
💬 60 评论
📁 r/algotrading
🕐 2026/3/25
原文：Been backtesting a strategy for a few weeks now. Every time I tweak something entry condition, stop placement, position sizing the numbers improve. So I tweak again. Better again.
At some point I caught myself thinking... am I actually building a solid strategy, or just slowly sculpting something ...
🇨🇳 中文翻译：
回测一个策略已经好几周了。每次微调点什么——入场条件、止损设置、仓位大小——数据就会变好。于是再调，又更好。
某个时刻我突然意识到……我到底是在构建一个稳健的策略，还是只是在慢慢雕琢一个仅对这个数据集有效的东西？
滚动前向测试有点用，但我还是没完全说服自己。至于"用样本外数据验证"这个建议，听起来有道理，但细想就会发现：如果你每次迭代都偷看样本外数据来验证，那它最终不也变成样本内了吗？
好奇大家在这里是怎么把握分寸的。你们有没有硬性规定什么时候该停止优化？还是说到了某个阶段，就只能接受不确定性，放手让它跑？