豆包更新工作模式，正面硬刚Workbuddy
AI 办公场景现在成了兵家必争之地。 字节终于出手，豆包客户端最近更新，工作任务增强了操作电脑、技能、连接器、工作伙伴等一波功能，体验跟 Codex 非常接近。 能用浏览器、能调 Skill，内置 Office 和飞书办公套件，同时支持本地和云端电脑，合上笔记本也能继续工作。 测试了 7-8 个任务，竟然有点超预期，宇宙厂终于在办公 Agent 场景发力了。 下载安装地址： 先展示几个生成内容，然...
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收藏二次元头像=技术大佬？DeepSeek Harness揭开AI圈隐藏规律
8 月 13 日晚，DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness，简称 DSH（有朋友cuimao等戏称 单身汉） 不到两小时，DSH 的 GitHub Star 破万。 12 小时后超 5 万，两天后接近 9 万，成为 GitHub 史上涨星最快的项目之一。 Harness 的原义是马具、缰绳，今天逛辽宁朝阳博物馆，刚好看到个图。😂😂😂 简单说：Harness 是让模型能当 ...
MIT博士“叛逃“物理系：我要用物理学重写AI的底层逻辑
2024 年 4 月，一篇挂在 arXiv 上的论文在技术社群里炸开了锅。 有人说，统治深度学习几十年的 MLP（多层感知机）可能要被改写了。 也有人说，这不过是又一个"看起来很美"的架构。 这篇论文叫 KAN：Kolmogorov-Arnold Networks，第一作者是 MIT 物理系博士生刘子鸣，导师是因"数学宇宙假说"闻名的 Max Tegmark。 论文发布后三个月内引用超过 75 次...
谷歌 Gemini 背后的男人，永远的代码之神！
OpenAI 把谷歌的 Gemini 视为最大的竞争对手。 谷歌人工智能这个部门的领导者叫Jeff Dean，是一个传奇程序员。 我来讲讲这个程序员的传奇故事。 Jeffrey Dean: The 100 Most Influential People in AI 2025 | TIME 他的童年 1968年7月23日，杰夫·迪恩（Jeff Dean）出生在夏威夷。 这个太平洋上的群岛，以其火山、...
CEO上月在AI上花了1.3万美元，却说「自动化是个谎言」
Dan Shipper 上个月的 Codex 账单是 13,000 美元，他的 COO 给了他一个白眼。 但他不打算减少用量。 Every 的 Slack 里现在有 20 个 agent 和 20 个人类，一起工作。 代码、写作、客服、邮件、研究备忘录，能用 AI 处理的流程全部交给了 agent。 27 个全职员工，每人有 AI 订阅，技术岗是 200 美元一个月的 Max 计划，超出的 tok...
vLLM 背后的人：一个开源项目如何长成一家公司
这期商业访谈录也超级精彩，了解到很多关于 Deepseek 的厉害之处。 小宇宙博客地址： AI 重写成文章，帮没空听的朋友节省3小时： 有人在公司注册前夕接到电话，对方开门见山：你们四个创始人，每人年薪两千万美元，来我们公司做基础设施。 他们没有一个人犹豫，直接拒绝了。 这是游凯超和他的联合创始人们在创立 Inferact 前，经历的最后一次考验。 在此之前，他们已经在 vLLM 这个开源项目上...
用850个单词统治世界：一个语言学家的疯狂实验
1930年，一位英国语言学家出版了一本书，声称用850个英语单词就能完成日常生活的全部表达。 这听起来不可思议。 英语词汇量超过17万，莎士比亚一个人就用了两万多个不同单词。 850个，够干什么？ 但这个想法在二战结束后引发了全球范围的讨论，影响了BBC的广播方式，塑造了今天全球英语教学的基础词汇体系，甚至间接启发了乔治·奥威尔写出《1984》里那门令人不寒而栗的"新话"。 850个单词，是怎么算...
一个产品经理读完200篇AI论文后，看见了别人看不见的边界
张小珺的播客都很优秀，但我经常会回听这一期播客，对于理解大模型发展很有帮助，常听常新。 谢青池在豆瓣做产品的时候，曾经系统读过城市规划和建筑学的论文。 那是为了做一个叫"阿尔法城"的社区产品，他把杨盖尔的著作翻了个遍，从城市规划的历史脉络里找社区治理的灵感。 2022年，他开始用同样的方法对付AI论文。 两年下来，读了200多篇，存档几百篇。 他不是技术出身，本科和研究生读的是计算机，但毕业就去做...
Sam Altman：算力赌注、安全惊魂与人类能动性
摊子铺得太大，是去年最大的问题 Altman 曾写过一句话：过去一年很艰难，这在很大程度上是自己的问题。 但接下来 12 个月，可能是 OpenAI 历史上最好的一段时间。 团队去年做了太多事，而这些事单独拿出来看都没有错。 问题是，在这个时代，一家公司真正能做好的大事非常有限。摊子铺得太大，反而稀释了真正重要的事情。 于是团队做了一系列艰难的取舍，重新收拢到一件事上： 造出最好、最丰富、性价比最...
《AI领导力》 一本让你在 AI 时代永远不落伍的书
2024年底，我刚从字节跳动离职。 字节六年，换了 8 个工区，6 个业务线，做了很多从 0 到 1，又到 0 的产品 😂。 最庆幸和感恩的是，结识了很多优秀的朋友，聪明、务实、理想远大。 离高强度工作环境，不能免俗，先玩了几个月，读书、钓鱼、旅行。 修整结束，和认识十多年的老朋友姚金刚一拍即合，打算写一本关于 AI 的入门书。 可能很多人不知道，姚金刚老师是中国 SEO 界的元老，中国第一届 ...
K3 用早期的自己优化了自己，这比 2.8 万亿参数更值得琢磨
过去十二个月，有九个月，全球参数量最大的开源模型都是 Kimi 出的。 这件事很容易被当成一个技术 PR 数字滑过去。 但仔细想想，它说明的是另一件事：Moonshot 在坚定地赌，规模这条路对开源模型同样成立，而且他们有能力持续跑在这条路的前面。 这里藏着一个容易被忽略的商业逻辑。 开源最大的模型，不是做慈善。 权重开源意味着模型本身不赚钱，但围绕它的推理服务、生态位和开发者心智会赚钱。 你把最...
AI 也有潜意识：Anthropic 第一次读到了模型没说出口的念头
AI 每次给你回答，你看到的只是它说出口的部分。 但在说出那段话之前，它的内部发生了什么？它有没有在"想"？它内心有没有一些念头，永远不会出现在输出里？ 以前这个问题没有答案，只能猜。 现在 Anthropic 有了一个工具，让他们第一次能看见 AI 没说出口的话。 AI 也有"潜意识" 人脑有一个很有趣的特性：我们每秒处理海量的信息，但其中只有极小一部分能进入"意识"，成为我们能说出口、能主动调...
人生是一场单人游戏：自由的代价，是守住自己的内心
你有没有试过，一个人排队时什么都不做？ 不看手机，不戴耳机，不回复消息，只是站在那里。 对很多人来说，这几分钟比工作更难熬。手会下意识伸向口袋，大脑迫切地想找点东西填满空白。 我们以为自己是在获取信息，实际常常只是不愿意和自己单独待在一起。 纳瓦尔说，人生是一场单人游戏。 这句话听起来有些冷，甚至像在鼓励人远离关系。 但他真正想说的，是人生最基本的事实：你看到的世界、赋予生活的意义、产生的欲望和感...
Anthropic 内部实录：当 Claude 自己开始写 Claude 的代码
Anthropic 产品工程团队现在 65% 的 PR，是由一个叫 Claude Tag 的机器人直接合到主干的。 不是辅助生成代码，是真的自动落地，不需要人工确认。 这是 Anthropic 产品与工程负责人 Cat Wu 和 Thariq Shihipar 在一场炉边对话里聊到的。 两人的话题围绕着 Claude Code： 这个工具从 Sonnet 3.7 发布会上一个不起眼的功能点，怎么在...
Kimi K3实测，让我不敢相信这是国产模型
一直用 Codex 和 Claude Code，测了 Kimi K3 后，竟有超预期惊喜，真的是强！ 刚用时，不了解情况，只敢给一些简单任务，后面越用越牛逼。 后面直接给了 Kimi K3 服务器权限，一口气开发了 6 个完整项目，全部上线、免费开源。 项目覆盖前端、后端构架/数据库开发、AI 模型调用，本地已有项目优化迭代。 全都是一轮对话搞定 MVP，2-5 轮对话完成打磨、发布上线。 毫不夸...
人机分工反转的一年：独立开发者只剩下 1% 的活，那 1% 是什么
今天邀请我的前同事、好友王启源参加「未来硅世界」第十八期的直播。 直播回放在这里： 让 Claude Sonnet 5 写了总结： 他说当时没看懂 OpenAI 启源在微软 Azure 机器学习平台工作的时候，曾服务过两个大客户： 波音和星巴克。 还有一个不起眼的小客户，做了一个模型，叫 GPT-3。 “我们当时还试用过，觉得，唉，这个东西有什么用呢？好像也没有什么用处。” 后面的故事大家都知道了...
如何讲好故事：万字学习手册
故事不只属于小说家、导演或脱口秀演员。 产品经理讲需求，创业者讲愿景，销售讲客户案例，管理者讲变革，研究者讲发现，普通人讲自我介绍。 大家都在用故事解决同一个问题： 如何把一个人、一个变化、一组证据和一个意义，组织成别人愿意听、听得懂、记得住、愿意转述、甚至愿意行动的表达。 本文若只能记住一句话，那便是： 好故事不是"发生了什么"，而是"谁在乎什么、遇到什么阻碍、做了什么选择、付出什么代价、因此发...
从伽罗瓦到夸克：需要200年验证的想法，AI能产生吗？
一个 19 岁的少年，在监狱里写下了一套没人看懂的数学笔记。 他把笔记托付给朋友，请他转交给当时最伟大的数学家高斯，朋友尽力了，但没有成功。 这个少年在一场决斗中死去，年仅 20 岁。 又过了二十年，一位叫刘维尔的数学家翻出这些笔记，觉得里面可能有点东西。 又过了二十年，有人把这些想法整理成现代数学能读懂的形式。 再过一百年，物理学家盖尔曼用这套理论预测了夸克的存在。 这个少年叫伽罗瓦。他留下的东...
LongCat-2.0 深度解读：一个用国产芯片训练的万亿参数模型，到底做了什么
一个模型，1.6 万亿个参数，跑在 5 万片国产芯片上，训练了超过 35 万亿个 token，全程没有出过一次无法恢复的严重故障。 确实有点厉害，让 AI 辅助阅读解读下所有技术细节。 35 万亿 token，大概是全球所有书籍文字总量的几十倍。 5 万片芯片同时工作，意味着你需要让几万台机器像一台机器一样协调运转。 而"全程无回滚"，意味着这场马拉松从头跑到尾，没有一次因为出错而被迫退回重来。 ...
创业动力耗尽之后，靠什么撑下去？
钱，是最好用的启动燃料，也是最先烧完的那种。 Ali Abdaal 在一次活动上被问到：怎么在失去动力之后，还能让自己继续做下去？ 他的回答，出乎意料地朴素。 钱和乐趣，都是短效燃料 创业初期，钱是最直接的动力。 第一笔收入进账，那种感觉真实、具体、令人振奋。 但这个窗口期很短。 大概在开始赚钱后的 6 到 12 个月，钱就失去了激励作用。 不是因为钱变少了，恰恰相反，是因为生意做起来了，钱变成了...
Google 开源了一个知识格式标准，专门喂给 AI 吃
大模型越来越聪明，但有一件事它始终做不好： 它不知道你们公司的事。 你的数据库表结构、业务指标的定义、两个系统之间怎么 join、某个 API 已经废弃了，这些信息散落在各种地方，大模型根本够不着。 于是每次构建一个新的 AI agent，工程师都要重新解决同一个问题：怎么把这些上下文塞给模型。 Google 在 6 月 13 日发布了一个叫 OKF（Open Knowledge Format） ...
Al账单越高，浪费越大？三个动作立省一半
一家公司每月花几十万在 AI 上，却只用了它应有价值的一小部分。 奇怪吗？矛盾吗？这其实是当下的常态。 大多数公司同时存在两个问题：花了太多钱在已经用的 AI 上，但实际上用的 AI 远远不够。 账单看起来大不大，跟花了多少钱关系不大，跟你能不能说清楚这些钱换来了什么关系很大。 把这个问题想清楚，只需要三件事： 用任务衡量价值而不是 token、设置更聪明的默认值、知道什么时候该多花钱。 Toke...
Flask作者发出警告：AI Loop写的代码，正在变成没人能看懂的“生物”
Claude Code 之父 Boris Cherny 说过一句话，读完之后很难忘掉： "我已经不再直接Prompt Claude 了。我写的是 Loop（循环），让循环去提示 Claude，让循环去决定下一步做什么。我的工作，是写循环。" Armin Ronacher 是 Flask、Jinja2 的作者，Sentry 联合创始人，也是 AI 工程平台 Pi 背后的核心人物。 他最近写了一篇文章...
SpaceX的"大航海时代"：一位前高管眼中的火箭、AI与马斯克
太空低轨道上飘着 3 万多块 10 厘米大小的碎片，以超音速在那里转圈。 这是洪力德（Louis Hong）随口抛出的一个冷知识。 他在 SpaceX 待了 7 年，管过 7 个部门、3000 多个火箭部位，离开时是猎鹰 9 号的首席制造工程师。 现在他做早期 VC，专投美国硬科技。 在 SpaceX 收购 xAI、IPO 前（现在应该都结束了），他接受了张小珺的深度访谈。 聊了三个小时，从马斯克...
豆包Seed 2.1实测：编程可用，识鱼封神！
前天，火山引擎将在年度Force大会上发布了最新基模Seed-2.1系列（Pro、Turbo）。 模型特点在这里： 到底如何，我们还是看实际场景表现。 乔帮主从常规测试、工作场景和个人爱好出发，带着大家一起测 Seed-2.1-Pro。 一句话总结： Agent 和 Coding 迈过生产级可用线，多模态识别有惊喜！ 小汽车测试 Django Web 框架的联合创始人之一 Simon Willis...
纳德拉万字长文：别抢模型了，你缺的是学习飞轮
纳德拉在6月14日发了一篇长文，核心论点只有一句话： AI时代真正的竞争，不是抢最好的模型，而是建自己的学习飞轮。 这个判断，值得认真拆一拆。:::qrcode 关注公众号 把二维码图片拖到这里，或粘贴图片链接。::: 人类资本和Token资本，缺一不可 纳德拉提出了一个新的框架：每家公司未来都要同时积累两种资本。 一种是 人类资本，也就是员工的知识、判断力、关系网络、创造力和模式识别能力。另一种...
月烧几十万美元，员工却拿顶级AI查天气：企业AI的宿醉来了
一家大型企业的CIO最近发现，公司每个月花了几十万美元，员工却只是用最顶级的AI模型问"今天天气怎么样"。 这不是段子。 这是Factory CEO Matan Grinberg亲口讲的真实案例。 Factory是一家专注企业级软件开发的AI公司，客户包括全球最大的一批企业。 Matan本人是物理学家出身，在普林斯顿和伯克利钻研弦理论12年，后来转行创业，拿到了Sequoia的第一张支票。 他对企...
顶级模型 Fable/Mythos 是如何训练出来的？
Anthropic 的 Claude Fable/Mythos 为什么强？ X 上有人做了猜测分析，不少内容很干货，值得翻译分享。 原文： 所有人都找错了地方 每次 Anthropic 发布新模型，外界的第一反应都是去猜架构，猜参数量，猜注意力机制等等。 但 Anthropic 对早期合作伙伴的说法是： Mythos 的架构没什么特别之处。 这个说法来源单一，但和模型的实际表现一致。 2025 年...
做自媒体连域名都没有？你可能亏了“一个亿”的免费资源
做自媒体或玩AI，强烈建议注册一个属于自己的域名。 域名的价值远远被低估了。 域名注册和备案的难度也被高估了。 普通人要域名有什么用？ 拥有域名，是拥有你的独立网站的前提条件。 哪怕你不需要网站，拥有自己域名，也能 白嫖很多免费服务： 比如赛博菩萨Cloudflare的各种服务，比如免费文件存储、免费邮箱、免费网站加速等等。 再比如 Vercel一键部署网站或工具，绑定上你的域名。 再不济，也可以...
李笑来《The Half Second》：你戒不掉的坏习惯，不是因为你软弱
李笑来又写了本书。 英文名《The Half Second: How First Reactions Get Installed, and How to Edit Them》。 中文意思大概是「半秒钟：第一反应是怎么被装进你脑子里的，以及怎么把它改掉」。 这本书的核心命题非常狠： 你戒不掉烟、控制不住脾气、明明懂道理却照样在股市里恐慌抛售，根本不是意志力的问题，是工具用错了。 意志力之所以失败，不...
Claude Code 拆解：一个生产级 AI 编程智能体是怎么造出来的
一句话概括： 这篇文章来自一份对 Claude Code 源代码的深度逆向分析报告，研究者读完 51.2 万行 TypeScript 代码后发现，这个工具的核心逻辑只占代码量的 1.6%，其余 98.4% 全是"让模型能好好工作的基础设施"。 理解这个比例，就理解了现代 AI 智能体的设计哲学。 背景：这份分析是怎么来的 2026 年 4 月，来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUA... 
读论文也有方法论：一篇论文教会你的事
大多数研究生都是靠"撞墙"学会读论文的。 从头读到尾，读完发现没记住什么，再读一遍，还是一头雾水。 没人告诉他们，读论文本身是一项需要学习的技能。 滑铁卢大学教授 S. Keshav 在 2007 年写了一篇两页纸的短文《How to Read a Paper》，把这件事讲清楚了。 核心是一套"三遍读法"，逻辑简单，但背后的认知逻辑值得细想。 为什么不能从头读到尾 直觉上，读论文就该从摘要读到结论...
Anthropic研究员万字长文：没人教过你怎么做研究
Richard Hamming在贝尔实验室有个习惯，让他在午餐桌上很不受欢迎。 他会问坐在旁边的人： 你们领域里最重要的问题是什么？然后再问：那你为什么没在研究它？ 人们开始换桌子坐。 这个问题刺痛人，是因为大多数人根本没有好答案。 我们不是在选择问题，我们是在吸收问题，从导师那里，从某个大实验室上季度宣布的方向里，从这周所有人都在转发的那篇论文里。 研究能力是一组可以刻意训练的小技能。 从怎么选...
把"喜欢学习"变成一门生意
一个反常识的现实： 喜欢学习、兴趣广泛，在今天是一种商业优势，而不是缺陷。 但大多数人不这么认为。他们会说：你什么都学，什么都不精，最后什么都做不成。 这个判断来自工业时代的逻辑，那个时代的最优解是：选一个专业，进一家公司，重复执行同一串任务四十年，然后退休。 那个时代已经过去了。 个人的杠杆从未有过这么大 Naval Ravikant 说过一句话：代码和媒体是无需许可的杠杆，是新富阶层背后的力量...
设计师花90%时间在对齐像素？这个开源工具想终结这件事
一个月，接近 60K GitHub Star，全球30多个国家用户，340名贡献者，这个项目叫Open Design。 这个数字放在Github开源历史上，20 天达到 50k Star + 的项目中，能排进全球前十。 但更有意思的不是这个数字，而是它背后的逻辑： Open Design 的创始人 Tom，自己就是这个工具的重度用户。 他们团队已经完全抛弃了 Figma 和 PRD，从想法到产品上...
xAI 视频多模态负责人访谈：视频模型的天花板，其实是语言模型
一个在英伟达造出 Cosmos 世界模型、又在 xAI 三个月从零搭出 Grok Imagine 的人，离职时说的理由是： 视频模型最大的瓶颈，其实是语言模型。 Laten Space最近访谈了Ethan He，内容很不错，让AI转写一篇文章。 他是谁，做过什么 Ethan He 是一位多模态 AI 研究员，职业轨迹横跨图像识别、自监督学习、大规模模型训练和视频生成。 在英伟达期间，他是 Cosm...
被打脸是常态：真格戴雨森的2026年AI创投全景复盘
半年前，真格基金管理合伙人戴雨森在播客里预言 2026 年是"Year of R"。 意思是回报（Return）、回调（Retreat）、研究（Research）都会成为主题，并在过年前清空了二级市场所有仓位。 结果上半年 AI 市场比任何人预期的都要疯狂。 他没有消失，而是回来了，把自己说过的话逐条拆开，哪里说对了，哪里说错了，以及现在怎么看。 说对了什么，说错了什么 戴雨森说对的部分，主要集中...
垃圾数据喂出来的大模型，可能比精筛数据更强
斯坦福大学的研究团队做了一件反直觉的事：他们把未经任何过滤的原始网络爬虫数据直接喂给大模型，结果发现， 在足够大的计算量下，不过滤数据的效果反而优于所有精心设计的过滤方案。 这个结论和整个行业的直觉相悖。 过去几年，数据质量被视为训练大模型的核心变量之一，DCLM-Baseline 这类数据集会把 Common Crawl 原始数据过滤掉 99%，只保留约 1% 的"高质量"内容。 但这篇来自斯坦...
Codex进化：写代码只是第一块拼图，下一块是什么？
很多公司已经遇到一个尴尬场景。 AI 帮员工写完一段代码很容易。 可一旦任务变成整理 Slack 里的上下文、翻 Google Docs、拉 CRM、做一份高管材料、把数据变成仪表盘，事情马上变复杂。 OpenAI 这次给 Codex 的更新，重点就在这里： 把一个开发工具，继续往通用工作系统推。 OpenAI 披露，Codex 每周用户已经超过 500 万。 非开发者，包括分析师、市场、运营、设...
AI 的真正影响，比你想的更复杂，也更平常
Benedict Evans 最近说了一句话，让科技圈两边的人都不高兴： AI 和互联网一样重要，也只和互联网一样重要。 觉得 AI 会改变一切的人说他低估了；觉得 AI 没什么大不了的人说他在炒作。 但 Evans 的意思其实很精准： 互联网和智能手机已经够颠覆了，我们不需要把 AI 和工业革命相提并论，才能承认它是件大事。 Evans 是前 a16z 驻场分析师，做了二十多年科技行业研究。 他...