第一时间捕获有价值的信号
⼤家好，Weekly Gradient第 83 期已送达，本期内容深度解析AI领域多篇精选文章，涵盖组织架构变革、Agent技术落地、大模型竞争格局、中美创投差异、开发者工具演进、未来技术预测等核心议题。重点探讨AI如何重塑企业组织形态，Agent如何实现从工具到员工的转变，以及技术、投资与商业模式的融合趋势，为读者提供全面的AI领域发展洞察。
AI 商业化
聚焦AI行业的商业化路径、市场竞争格局和商业模式创新，包含投资趋势、GTM策略、SaaS转型等商业分析
1.AI 改变的不只是产品，而是整个组织架构，深度分析那些跑得最快的 AI 公司架构（深思圈）
嘿，最近读到一篇挺有意思的分析，讲的是AI技术如何彻底重塑创业公司的组织架构。文章提到，现在那些跑得最快的AI公司，已经不只是在产品层面玩花样了，而是把整个公司的搭建方式都翻了个底朝天。比如，种子轮公司就能实现“超级杠杆化”，一个小团队干出过去几十上百人的活儿，这背后靠的是重新设计的扁平化结构。文章还强调，组织结构不是HR的固定模板，而是战略工具，得服务于快速交付和创意迭代。招聘逻辑也变了，现在要找的是能带来结果、有创业者心态的人，而不是只看功能技能。最让我印象深刻的是对领导力的新要求：AI时代的领导者得会平衡AI和人类判断，要有卓越的品味，还得能巧妙设计AI自动化与人类工作的衔接。如果你在思考怎么在AI浪潮中调整团队或提升效率，这篇文章绝对值得一读。
2.企业 AI 落地三部曲 2：数字员工军团——从自主智能体到指数级生产力（土猛的员外）
企业AI落地这事儿，光有工具可不够，得让AI真正变成你的“员工”才行。这篇文章讲的就是怎么打造一支“数字员工军团”——这些虚拟同事可不是被动工具，它们能主动干活、记住事儿、有明确岗位，还能跟真人和其他AI协同作战。核心价值特别实在：帮你找知识、存知识、做任务，比如自动整理资料库、生成报告，直接把业务效率拉满。文章还拆解了背后的技术架构，从基础模型到知识库怎么搭，更给出了企业落地的实操步骤：别想着一口吃成胖子，从试点开始，一步步扩展，尤其要把知识管理和权限安全这些基础打牢。最后提醒你，单个数字员工厉害，但军团作战才是王道，而这一切都离不开扎实的知识治理。看完你会觉得，AI提升生产力不再是概念，而是能量化、可扩展的真实路径了。
3.中美 AI 创投的真实差异｜对谈 Leonis Capital 合伙人 Jenny（42章经）
这期播客聊得真有意思！Jenny作为OpenAI早期员工和投资人，把中美AI创投的差异讲得特别透。美国那边更爱投给企业的软件项目，中国反而喜欢软硬件结合的消费级产品，两边市场逻辑完全不一样。她还提到现在投资人更看重创业者有没有独到见解和快速学习能力，年轻技术背景强的反而吃香，跟国内那种只看履历的风气很不同。最让人警醒的是她说AI公司估值可能真有泡沫，那些头部公司价格太高了，而且AI公司因为成本结构特殊，估值逻辑得重新想。如果你是中国创业者想去美国融资，她建议别光靠FA，得亲自去硅谷住上一阵，混进当地圈子才行。整体感觉就是，AI投资正在从大模型转向实际应用，尤其是企业级市场机会很大，但得先解决稳定性问题。
4.YC 年终复盘：2025 年 AI 十大真相（硅星人Pro）
YC 的年终复盘揭示了 AI 行业正在发生的深刻变化。Anthropic 居然在创业者中超越了 OpenAI，大家更看重模型是否友好稳定、容易集成，而不是盲目追大牌。现在 AI 公司都在搞模型编排层，不再把鸡蛋放在一个篮子里，而是根据任务灵活组合不同模型，既省钱又降低被供应商锁定的风险。开发者圈子里流行起“Vibe Coding”，靠感觉快速迭代原型，虽然生产级代码还得靠人，但开发效率确实被 AI 大大提升了。最让人兴奋的是，AI 让小型团队也能创造巨额收入，50 人的团队年收入上亿美元不再是天方夜谭。虽然 AI 基础设施可能建得有点多，但这反而让应用层创业者迎来了黄金时代，成本下降意味着更多机会。不过消费级 AI 应用日子不好过，除了 ChatGPT，用户对别的应用信任度不高，宁愿自己写提示词用通用模型。垂直领域的小模型在特定场景下表现甚至能超过 GPT-4，说明有独特数据和领域知识的团队依然有竞争力。整体来看，AI 经济正在从混乱走向稳定，形成了清晰的游戏规则。
5.Vol.92｜对话语核科技翟星吉：离钱最近的 Agent，才是 AI to B 的唯一出路？（开始连接LinkStart）
这期播客聊得真有意思！语核科技创始人翟星吉分享了他们怎么用AI数字员工帮企业搞定销售难题——不是按人头收费，而是直接按成交结果来算钱，这思路挺颠覆的。他特别强调AI得解决企业真正的痛点，比如他们做的技术销售支持，能帮采购方理解复杂需求、精准配单报价，实实在在促成交易。翟星吉还聊到为什么专注B端市场，因为企业用户付费能力强，AI工具杠杆效应更大；也分析了哪些工作容易被AI取代——标准化、创造性低的活儿优先，但复杂人际交互还得靠人。他反思了传统SaaS的天花板问题，认为AI原生公司得聚焦核心价值、快速迭代才能规模化。最后还给了创业者建议：在AI时代，得敢于探索未知、果断决策、快速学习，别被旧经验绑住手脚。听完感觉对AI怎么真正帮企业赚钱有了更具体的认知。
6.146: Gemini 3 翻盘背后、Agent 需要什么大模型、RL 创业机会，与前 Google 创业者、硅谷投资人聊湾区动向（晚点聊 LateTalk）
最近跟几位硅谷的资深玩家聊了聊，发现AI领域真是暗流涌动。OpenAI的GPT-5.2和Google的Gemini 3 Pro在基准测试和实际应用上各有千秋，背后故事挺有意思。现在大模型在代码生成和推理能力上进步飞快，Agent生态也跟着火起来，两者互相促进，形成了一个正向循环。Google的TPU在超大规模模型训练上表现抢眼，对英伟达的GPU生态可能带来不小冲击。强化学习在工具层优化和垂直领域，比如药物研发和金融，创业机会很多。面对大厂竞争，创业公司得找准差异化，关注长尾问题和特定领域的深度结合，调动资源和社区实现自我优化。
7.深度讨论 2026 年 AI 预测：最关键的下注点在哪？｜Best Ideas（海外独角兽）
这篇文章把2026年AI领域的竞争格局讲得特别透彻，感觉像是提前拿到了行业剧本。Google在多模态领域已经建立起用户心智，广告效率也因AI大幅提升，地位相当稳固。但真正的看点在于，2026年的竞争焦点不再是模型强弱，而是Google和“反Google联盟”之间的全方位体系博弈——Google靠TPU+Gemini形成护城河，Oracle、Nvidia和OpenAI组成的联盟则试图通过技术合作打破壁垒。最让人兴奋的是World Model这个下一代技术范式，Meta和Google都在探索，谁能率先实现，谁就能在端侧应用、虚拟世界、机器人和自动驾驶等领域建立巨大优势。AI应用的入口之争也很有意思，操作系统和超级应用各有优势，但用户对数据主权的需求正在推动端侧AI发展，这可能会彻底改变互联网的交互形态。不过AI发展也面临实实在在的挑战，光通信、存储和电力都成了关键制约因素，尤其是电力，可能成为最大的物理瓶颈。好消息是Enterprise AI将在2026年加速渗透，金融、HR等垂直领域会看到更多落地应用。最后还得提个醒，监管模式滞后与AI应用爆发可能错配，这或许会催生“安全合规API”等新商业角色，一旦高流量AI应用出现敏感内容问题，官方授权的“过滤性”API可能成为强制接入点。
8.一家投资 OpenAI 的硅谷基金的深度研究（语言即世界language is world）
这篇访谈干货满满，硅谷一线投资人Freda Duan把当前最热的投资赛道拆解得明明白白。她指出硅谷现在主要盯着AI、再工业化和金融创新这三大主线，而且它们之间还形成了有趣的闭环——比如AI的算力需求直接推动了数据中心和能源投资。最让人印象深刻的是她对OpenAI的分析，说这是个“负向滚雪球”模式，烧钱速度惊人，盈利的关键要么是训练成本增速放缓，要么就得靠企业级应用、API这些收入爆发式增长。她还拿Netflix和Google来类比，帮我们理解这种高投入背后的逻辑。Robinhood那部分也很有启发性，说这平台抓住了年轻一代，随着用户年龄增长和财富积累，完全可能成为一站式金融应用，市场空间还很大。自动驾驶领域，Waymo和Tesla走了不同路线，一个在快速开城，一个在死磕纯视觉方案，都面临各自的挑战。机器人领域则还在早期摸索阶段。投资策略上，她透露硅谷顶尖基金其实更倾向于集中仓位、下重注，而不是广撒网，而且VC行业的真实回报率可能比大家想象的低不少。最后她对AI泡沫问题也很坦诚，认为评估AI价值不能只看它抢了多少现有广告收入，更要看它如何替代劳动力成本、创造新价值，比如通过Agent和AI for Science打开万亿级新市场。她还预测了2026年美股Mega 7的投资热点，整体来看，这访谈既深入又务实，把硅谷的投资逻辑和未来趋势讲得特别透彻。
9.刚刚，高中辍学生创办的 AI 公司，被英伟达花 1400 亿「收购」了（硅星人Pro）
嘿，今天有个大新闻！英伟达刚刚用200亿美元搞定了AI芯片公司Groq，但这可不是普通的收购。他们玩了个新花样：只买下Groq的核心推理技术授权，然后把创始人团队挖过来，而Groq自己还能继续运营云业务。为啥这么干？因为Groq的LPU芯片在AI推理上特别牛，响应快、效率高，正好补上了英伟达GPU的短板。英伟达现在越来越喜欢这种“技术授权+挖团队”的模式，既能快速拿到好东西，又不用背收购的麻烦。对Groq这样的初创公司来说，技术被巨头看上、团队还能拿回报，可能比硬撑上市更现实。这波操作背后，藏着AI行业巨头和初创公司之间微妙的博弈呢。
10.127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言 AI War 的两大联盟、第三范式 Online Learning（张小珺Jùn｜商业访谈录）
这期播客聊得真带劲，直接把全球AI竞争比作一场战争，而不是泡沫。嘉宾们认为，现在英伟达和谷歌两大阵营在硬件上较劲，OpenAI、Anthropic这些模型巨头也在你追我赶，这已经上升到国家战略层面了。最让人兴奋的是，他们提出了在线学习可能是下一个核弹级的突破，能让AI更自主地学习，甚至影响机器人的发展。投资方面，建议别只盯着模型，算力基础设施和技术溢出带来的新机会也值得关注。至于AGI，短期内更可能在编程、办公这些具体领域先实现局部突破，商业价值巨大。最后还鼓励中国AI产业多投入、培养人才，华人创业者要坚定地走向全球市场，用好工程师红利，争取更多资本支持。整体来看，既有宏观格局的分析，又有具体的技术和投资建议，干货满满。
11.Vol.87｜AI 时代的超级个体，正在小红书上寻找自己的绿洲（开始连接LinkStart）
最近在小红书上，一群AI时代的超级个体正在悄悄崛起，他们用AI工具武装自己，把社区变成产品试验场。比如苏晓江开发的Plan Coach，就是靠社群反馈快速验证了拖延症用户的需求；陈锴杰的马卡龙AI助理，也在用户互动中不断迭代。小红书不只是个分享平台，它通过AMA活动、流量扶持，让开发者能直接面对真实用户，避免闭门造车。有意思的是，现在连营销都前置了——产品还没做出来，先分享创意看反响，这背后是用户对技术实现能力的信任。技术壁垒越来越难守，个人品牌、社区运营这些综合实力反而成了护城河。还有“A 卷工程师”这种复合型人才，既懂技术又懂产品，正成为敏捷团队的核心。说到底，在AI工具唾手可得的时代，精神共鸣和初心可能比短期流量更重要，毕竟用户最终愿意追随的，是那些真诚解决问题的创造者。
12.What Surprised Us Most In 2025（Y Combinator）
嘿，最近 YC 合伙人聊了聊 2025 年 AI 圈子的几个大变化，挺有意思的。他们发现，现在不少开发者开始更偏爱 Anthropic 的模型了，尤其是在写代码这种活儿上，甚至超过了 OpenAI；Google 的 Gemini 也冲得很快，看来大家越来越看重模型能不能针对特定任务好好干活儿。另一个趋势是，AI 经济好像慢慢稳定下来了，分成了模型层、应用层和基础设施层，背后那些砸钱搞的电力、算力投资，其实是在给未来的应用爆发铺路，对创业公司来说是好事儿。有意思的是，初创公司现在也不死守一个模型了，而是玩起了“模型套利”，通过抽象层灵活切换、组合不同模型，哪个好用就用哪个。还有啊，“意向编程”这种靠感觉写代码的工具，居然意外火了起来，成了一类重要的 AI 应用，虽然离完全靠谱还差得远。另外，AI 研究和小模型构建越来越普及，但招人和留住人才的门槛依然不低，所以短期内想靠一个人搞出独角兽，恐怕不太现实。整体来看，AI 领域正在进入一个更务实、更分层的阶段，既有机会也有挑战。
13.最像 Anthropic 的中国 AI 公司，是 MiniMax（硅星人Pro）
最近看到一篇挺有意思的分析，说中国AI公司MiniMax其实最像美国的Anthropic，而不是大家常说的智谱。这个观点挺颠覆的，但仔细想想还真有道理。文章对比了两家公司的创始人背景、公司文化和技术路线，发现它们都特别低调，不搞花哨的标签，就埋头做技术和产品。更难得的是，它们都特别重视技术的可解释性，甚至公开承认自己试错过，这种坦诚反而让人更信任。商业模式上，它们走的都是技术驱动的“笨架构”路线，不靠流量或营销炒作，结果财务表现还挺健康，Anthropic的研发投入和营收比例合理，MiniMax甚至已经盈利了。在多模态和通用能力上，MiniMax持续探索，Anthropic则在Agent和模型梯队上深耕，都像在打磨一把“瑞士军刀”，而不是追短期热点。这种稳扎稳打的策略，在AI军备竞赛里反而显得独特又可靠，值得琢磨。
14.126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格（张小珺Jùn｜商业访谈录）
红杉中国合伙人郑庆生这期播客聊得真透彻，他把人类经济史的本质归结为“流量革命”，从公路铁路到互联网再到AI，每次技术浪潮都在重塑信息、人、物的连接方式。现在AI时代来了，它带来的深层次数字化正在催生全新的流量节点和硬件机会，比如软硬一体设备能获取处理线下数据，形成独特的数据壁垒。AI网络和传统互联网很不一样，边际成本非零、强调结果导向、技术黑箱充满不确定性，商业模式得跟着使用成本走。但机会也巨大，AI创业天生具备全球化属性，华人创业者这次能站在更公平的起跑线上。郑庆生还特别强调，成功的创业者既要对产品有敏锐直觉，又得能把组织人格化，让团队成为自己理念的延伸。红杉的投资策略已经转向早期AI和智能硬件，看重技术实力和产品感知力。他认为AI“泡沫”是正常现象，这恰恰是又一场伟大科技革命的序章，整体态度开放乐观。
AI 产品设计
探索AI原生产品的设计范式与用户体验革新，强调产品哲学、交互模式、Agent设计等
[1.【8】为什么 Google 没先发 ChatGPT 2020-2022 年
2020 年，COVID 让所有人](https://x.com/dotey/status/2005052819674452206)（宝玉(@dotey)）
你知道吗？Google 其实早在 2020 年就有一个被八万员工热捧的聊天机器人，但它却因为太爱“胡说八道”而被雪藏了。这背后藏着 Google 一个根深蒂固的执念——搜索必须百分百准确。结果呢，他们完全没料到，用户用聊天机器人根本不是来找标准答案的，大家更想要的是写作助手、信息总结或者创意脚本这些实用功能，这些场景里容错空间其实挺大的。等 OpenAI 带着 ChatGPT 横空出世，Google 才猛然惊醒，内部反思后赶紧把 Brain 和 DeepMind 团队合并起来，集中火力打造 Gemini 模型。这个故事太有意思了，它让我们看到，有时候过于完美的产品原则，反而会让人错失市场的真实需求。
[2.设计师该不该写代码？
类似的话题隔几年就会火一次。最近随着 Cursor、v0 这些 AI 工具的](https://x.com/dotey/status/2004344902792941987)（宝玉(@dotey)）
最近Cursor、v0这些AI工具让设计师写代码变得特别容易，于是那个老问题又冒出来了：设计师到底该不该学编程？但Linear创始人Karri Saarinen觉得，咱们可能一开始就问错了。他提出一个三阶段的设计方法：先别急着动手，得好好质疑问题本身，然后花时间探索各种概念，最后才是执行。现在AI工具太强大了，反而容易让人跳过最重要的思考环节，直接开始做东西。Karri担心这样下去，那种需要慢慢琢磨的“深度思考”会消失掉。说到底，在AI时代，真正值钱的不是你会不会写代码，而是你能不能保持思考的深度，把问题定义清楚，还能构建出完整的上下文。工具永远在变，但独立思考的能力才是设计师最该守住的东西。
3.喝点 VC｜YC 对话 Cursor 华人设计负责人：设计师将开始写代码，工程师将开始做设计，我们的共同语言就是代码（Z Potentials）
最近读到一篇关于AI如何重塑设计和工程边界的访谈，挺有意思的。Cursor的设计负责人Ryo Lu聊到，未来设计师和工程师的界限会越来越模糊，代码会成为他们共同的语言。设计师不再只是画静态原型，而是能直接用自然语言告诉AI代理去构建产品，就像雕塑一样从粗胚开始不断打磨。工程师也得懂点设计思维了。他特别提到Cursor的‘系统优先’理念，把复杂功能拆解成像乐高积木一样的底层概念，既保持简洁又能灵活组合。最让我触动的是他说未来的界面会‘变形’，能根据你的工作习惯和当前任务自动调整布局，同一个聊天窗口里可能整合了代码、设计和文档视图。这背后其实要求设计师培养更强的系统性思维，得真正理解技术约束才能用好AI工具。感觉整个产品开发流程都在从‘绘画’转向‘雕塑’，挺期待这种更动态、更协作的工作方式成为常态。
4.设计师该不该写代码？一个被问错的问题——AI 时代的设计价值与慢思考（宝玉的分享）
最近看到一篇挺有意思的讨论，关于设计师到底要不要学写代码。文章直接点出这个问题本身就问错了方向——在AI工具越来越强大的今天，纠结具体技能已经没太大意义。真正值得关注的，是设计师如何重新定位自己的价值。文章里提到Linear创始人Karri的设计方法论，特别强调动手之前先花时间“慢思考”：质疑问题本身、探索概念框架、最后才是执行。这种思考方式简直就像给AI写高质量的prompt，先想清楚要什么、为什么、边界在哪里。有个观点挺戳人的：当工具让执行变得太容易，人们反而容易跳过深度思考，结果就是产品越来越像、方向越走越偏。说到底，AI时代加速的是执行环节，但定义问题、判断方向的能力反而更珍贵了。核心就一句话：想清楚再动手，方向对了，跑得快才有意义。
5.VOL.93｜不玩手机玩 AI，如何理解第一代拥有「数字家属」的人类？（开始连接LinkStart）
这期播客聊得真有意思，讲的是我们这代人可能成为第一批拥有“数字家属”的人类。嘉宾顾嘉唯分享了他们做AI硬件的创业故事，从早期的AR探索到现在的“小方机”，核心观点是大模型技术让AI设备变得能听会说、有情感了，特别适合用来陪伴孩子。他们专门瞄准了“阿尔法世代”这群数字原住民，通过硬件软件深度结合来打造产品生态。聊到未来的人机交互，会越来越自然，不用学习就能用，甚至可能发展到脑机接口那种程度。不过隐私安全也得格外注意。最后嘉宾点出了AI硬件的核心竞争力：不光要有技术，还得能把技术变成好用的产品，积累用户数据形成正循环，更重要的是在新品类里抢先定义市场。最打动我的是“关系算法”这个概念，未来的AI助手会像了解老朋友一样懂你，根据你的经历、性格主动提供贴心服务，这可比现在冷冰冰的推荐系统高级多了。
6.深网独家 | 耗时 7 个月研发，上线前一周被砍掉，肖弘深度复盘 Manus 生死局（深网腾讯新闻）
读到Manus创始人肖弘复盘创业历程，真是让人感慨。他们花了整整7个月研发的AI浏览器项目，在上线前一周被果断砍掉，转而探索‘给AI配一台电脑’的Agent产品。这个决策背后，是对AI产品未来形态的深刻洞察：Agent不再只是‘给答案’，而是能自主规划、执行任务，直接‘给结果’，比如自动生成PPT，这简直是生产力的革命。Manus通过‘大模型+云端虚拟机’的架构，让AI在虚拟环境中处理海量长尾任务，模仿人类使用工具，这成了他们的核心护城河。更触动我的是，他们不惜代价追求极致体验，用昂贵的算力成本换取用户口碑，实现零市场预算的‘产品驱动增长’。AI正在重塑一切，从工程师的工作流到SaaS行业，甚至可能催生‘一个人就是一家公司’的微型组织。肖弘和杨国安的对话，不仅是一场创业复盘，更是一面镜子，照见AI时代的产品哲学与组织变革。
7.谷歌今年最成功的两款 AI 应用，都出自他手（Founder Park）
嘿，今天读到一篇特别有启发的文章，讲的是谷歌AI应用背后的关键人物Josh Woodward。他这个人很有意思，带着一股创业者的冲劲，在谷歌这样的大公司里硬是杀出了一条血路。文章里详细拆解了他怎么把NotebookLM和Gemini App做起来的，核心就是快、准、狠——快速行动，紧盯用户反馈，还能巧妙绕过内部那些繁琐流程。比如，团队缺计算资源，他搞了个“Block”系统直接搞定；用户用AI生图时老遇到文字渲染问题，他们立马就推出了Nano Banana功能，结果火得一塌糊涂。更厉害的是Woodward对未来的看法，他认为AI交互不会一直停留在聊天框里，而是会进化成“生成式界面”，能动态生成交互页面，再结合“上下文工程”，AI就能真正理解你的个人背景，变成主动为你服务的私人助手。这背后靠的是团队对用户痛点的极致敏感，以及一套像“Papercuts”这样专门解决小问题的机制。读完感觉，做AI产品真的不能光拼技术，那种以用户为中心、快速试错的文化，才是决定成败的关键。
8.AI Agents in 2026 | 3 Predictions For What’s To Come (a16z Big Ideas)（a16z）
a16z几位专家对2026年AI发展做了大胆预测，核心是AI将从被动工具变成主动员工。Marc Andrusko说未来AI会像顶尖员工一样，观察你的工作习惯后主动帮你处理任务，比如CRM系统能持续代表销售跟进客户，你只需要最后点个头就行，这意味着AI市场会从软件支出扩大到劳动力支出。Stephanie Zhang提到设计思路要大转弯，以后软件和内容不是给人看的，而是给AI“读”的，得优先考虑机器可读性，就像当年SEO催生工具一样，这会带来全新的生成式引擎优化玩法。Olivia Moore则看好语音AI爆发，医疗预约、金融客服这些高合规场景会大规模用上语音Agent，甚至渗透到日常健康管理，虽然多语言和成本还是挑战，但增长空间肉眼可见。整体来看，AI正在从“等你吩咐”转向“我先干了”，这种自主性提升可能会彻底改变我们和工作软件的相处方式。
AI 工程实践
涵盖AI系统技术实现与场景化开发的全流程，包含工程架构、工具链实践、提示工程等核心技术环节
1.从工单、文档到结构化知识库：一套可复用的 Agent 知识采集方案（阿里云开发者）
如果你也在头疼怎么让AI助手更聪明、回答更准，这篇文章简直是及时雨！它讲的是阿里云开发者晟泉搞出来的一套自动化方案，专门解决Agent知识库建设的难题。传统方式里，那些散落在工单、文档里的知识，要么收集起来费时费力，要么直接喂给RAG模型召回效果很差，维护成本还高。这套方案厉害的地方在于，它构建了一个完整的自动化流水线：自动从各种地方提取知识，然后用AI智能地泛化这些知识，支持增量更新，最后同步到向量数据库。这样一来，非结构化的知识就变成了结构化、可向量化、还能持续维护的知识库，Agent用起来就顺手多了。文章里还特别提到了一个有趣的设计理念，叫“给AI装上眼、脑和手”，把AI比作“数字员工”，让它能看（读取数据）、能想（理解思考）、能做（落地结果），再通过一个像“数字班长”的调度系统，实现知识采集、处理、更新的全自动规模化。方案本身也很灵活，提供了全自动和半自动两种架构，全自动适合长期项目，定期自己跑；半自动则适合一次性导入或轻量处理，配置起来很方便。作者还分享了一个关键洞见：在Agent项目里，工具开发其实占了大量工作，所以一定要把工具做成能反复用的通用能力，别总重复造轮子，大家一起共建生态才能加速AI落地。针对RAG召回效果差这个老大难问题，方案也给出了实招：在知识入库前，先用AI对可能的问法进行“前置泛化”；等Agent召回知识后，再加一个“质检”节点来把关，这样多层次处理下来，准确性和鲁棒性都提升了不少。整个方案把复杂逻辑封装成了简单的Python包和工作流，大大降低了使用门槛，而且未来还能扩展到SQL知识提取、工单自动化处理、多AI协作等更多场景，确实是一套既实用又有前瞻性的工程实践。
2.从一条慢 SQL 说起：交易订单表如何做索引优化（阿里云开发者）
嘿，如果你也经常被数据库慢查询搞得头大，这篇文章简直是及时雨！它从一个真实的电商订单表慢SQL案例入手，手把手教你如何揪出性能瓶颈。原来很多慢查询的罪魁祸首是那个不起眼的filesort——当ORDER BY用不上索引时，MySQL就得在内存或磁盘上疯狂排序，CPU和I/O瞬间被榨干。文章不仅教你用EXPLAIN和Query Profile这两个神器精准定位问题，还深入浅出地拆解了B+Tree索引的底层逻辑，告诉你为什么树高会影响查询速度，以及如何通过字段和索引长度优化来避免性能滑坡。更酷的是，它详细讲解了索引下推技术，这玩意儿能让存储引擎提前过滤数据，大幅减少回表操作，简直是复合索引的救星。最后，作者还分享了在大规模线上系统做索引变更的血泪经验，强调必须遵循严格的SOP流程，否则一不小心就可能把核心业务搞崩。读完感觉就像跟着资深DBA做了一次完整的性能调优实战，干货满满又接地气！
3.教你从零“手搓”一个大模型，别再只会调用 API 了（腾讯技术工程）
如果你对大模型的理解还停留在调用API的层面，那这篇文章绝对能帮你打开新世界的大门。它手把手教你从零开始“搓”出一个小型LLM，把那些听起来高大上的概念拆解得明明白白。文章从最基础的Tokenizer讲起，告诉你为什么BPE算法能成为主流，怎么把一句话变成模型能懂的数字。接着深入Embedding层，看看模型是怎么给每个词赋予语义和位置的。最核心的Attention机制部分，用生动的比喻解释了模型是怎么“看”懂上下文关系的，多头Attention又是如何多角度理解信息的。然后你会看到这些组件如何一层层堆叠成强大的Transformer Block，最终构成完整的模型。最后还揭秘了预训练和SFT训练是怎么把模型从“文本续写机”变成能对话的助手的。整篇文章没有复杂的数学公式，全是接地气的讲解和代码示例，就算你不是AI专家也能轻松跟上。读完你会发现，大模型没那么神秘，它的每个部件都有清晰的逻辑和设计巧思。
4.IMA 知识库：从 0 到 1 的架构设计与实践（腾讯云开发者）
这篇文章讲的是怎么从零开始搭建一个真正能用的AI知识库系统，干货满满。现在很多团队都想搞自己的知识库，但数据来源五花八门，处理流程不统一，用户一窝蜂上传文件系统就扛不住，权限管理更是让人头大。这篇文章给出的解法很实在：先定义好内部的数据格式，把乱七八糟的外部数据统一起来；再把整个入库流程拆成稳定的接入层和灵活的解析层，各司其职；用消息队列来缓冲高并发，系统就不会被冲垮；数据操作拆成原子服务和聚合服务，靠最终一致性和异步对账来保证数据不乱；最后，面对复杂的团队协作权限，做了深度的权限建模和统一的权限网关。这些设计不是纸上谈兵，而是为了解决实际业务中那些棘手的挑战，让知识库既能稳定运行，又能灵活扩展，确实值得做技术架构的同学好好琢磨。
5.从 CLI 原理出发，如何做好 AI Coding（阿里云开发者）
如果你还在为AI写代码时上下文不够用、指令效果差而头疼，这篇文章简直是为我们这些一线工程师量身定做的。它从CLI工具的设计哲学讲起，解释了为什么Unix那种“一切皆文件”的实用主义思路，在AI时代反而成了优势——轻量、灵活、能和其他工具无缝组合，让AI Coding真正融入我们的工作流。更关键的是，文章深入拆解了Single Agent如何通过五种上下文工程方法（比如持久化记忆、隔离上下文）来高效处理复杂任务，这简直是提升AI编码能力的核心秘籍。当然，光靠工具不够，我们得学会和AI协作：把它当强大工具而不是万能助手，掌握Prompt技巧，理解它的局限，持续实践并建立优化闭环。最后还展望了多Agent协作和规范化Spec这些未来方向，看完感觉既解决了眼前的痛点，又打开了新思路，特别适合想用AI提升编码效率的同行们。
6.Agent 全面爆发！一文搞懂背后的核心范式 ReAct！（腾讯云开发者）
最近AI圈里ReAct这个词特别火，感觉智能体真的要全面爆发了！这篇文章把ReAct这个核心范式讲得特别透彻。简单说，ReAct就是让大语言模型从只会聊天变成能真正动手解决问题的智能体。它通过“推理-行动-观察”这个闭环，模拟人类解决问题的过程——先想清楚要做什么，然后调用工具去执行，最后看结果怎么样再调整。最厉害的是，它解决了传统AI的几个老大难问题：不会瞎编事实了，不会死板地重复操作了，而且每一步决策都有迹可循。文章还详细拆解了它的三层架构，就像给智能体装上了大脑、调度中心和手脚，让它在不同场景下都能快速适应。最后还展望了未来，比如结合强化学习让智能体更聪明，用外部记忆处理更复杂的任务。如果你在搞AI应用开发，或者想了解智能体到底是怎么工作的，这篇文章绝对值得一看！
7.用代码染色实现精准无效代码清理（阿里云开发者）
淘天集团有个历史悠久的Java服务，里面堆满了可能早就没用的“僵尸代码”，维护起来特别头疼。他们想了个聪明的办法：给代码“染色”。简单说，就是在程序运行时，通过JVM Agent动态给字节码打标记，再用JaCoCo工具记录哪些代码真的被执行了。这样一来，哪些代码是“活”的，哪些是“死”的，数据一目了然。更妙的是，他们还专门做了个IDEA插件，把采集到的覆盖率数据直接可视化在开发环境里。工程师打开IDE，一眼就能看到哪些代码行从没被碰过，清理起来又快又准，再也不用靠猜或者担心误删了。这个方案还特别考虑了生产环境的复杂性，比如热部署、周期性采集数据，确保在大规模服务里也能稳定运行。最后靠着这套方法，团队成功清掉了数十万行无效代码，大大降低了老代码库的维护成本。这真是个把工程实践做到极致的案例，用工具和数据说话，让代码治理变得既科学又高效。
8.揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景（腾讯技术工程）
腾讯游戏搞了个挺厉害的东西叫IntelliScene 2.0，专门解决游戏场景设计又累又依赖专家经验的老大难问题。它最酷的地方在于，不再只是听文字指令干活，而是直接看概念图就能理解设计师想表达什么——就像人类设计师那样，会先慢慢琢磨画面里的空间关系、美学逻辑。系统背后其实是一群AI智能体在分工协作，有的负责识别图像里的物体，有的专门做3D模型匹配，还有的管姿态摆放，最后通过全局优化确保整个场景既好看又合理。更关键的是，腾讯给AI喂的不是普通数据，而是包含了专家设计理念和叙事技巧的“设计思维链”数据集，让AI真正学会审美和逻辑，而不只是机械模仿。实验结果连专业美术师都觉得靠谱，这波操作确实把游戏场景设计的自动化水平提到了新高度。
9.AI 热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革（阿里云开发者）
你有没有觉得现在的推荐系统总是慢半拍？刷来刷去都是些老内容，新鲜热辣的话题总是赶不上。这篇文章就直击了这个痛点，说传统推荐系统太依赖历史数据，对外部热点反应迟钝，信息流缺乏惊喜感。为了解决这个问题，他们搞了个“热点AI选品”系统，能在3小时内把热点变成可推荐的商品！整个流程特别酷：先用AI Agent像侦探一样去全网追踪热点，通过多轮交叉验证确保信息准确，避免AI瞎编；然后有个“AI电商运营专家”模块，能把热点事件翻译成具体的购物需求，比如“强锚定、可购买”的搜索词；接着是三级机审，像专家一样层层把关，判断热点营销意图、相关性，确保推荐的东西不跑偏；还能把零散的热点词自动聚合成完整事件，让人审和运营看得更清楚。整个过程不是纯机器干活，而是人机协同，人工负责价值判断和润色推荐理由，同时把审核反馈的数据回流给系统，让AI模型持续学习进化。这简直就是给推荐系统装上了实时热点雷达，让信息流真正活起来，用户转化体验也大大提升。未来他们还想搞端到端自主决策的AI Agent，想想就让人期待！
[10.你举的这两个 skill 例子挺好的
但对组织的影响不是 Skill 本身，而是定义好适合组织的 S](https://x.com/dotey/status/2005121927963443591)（宝玉(@dotey)）
宝玉在推文里聊了个挺有意思的观点。他先是点赞了JefferyTatsuya提到的两个Skill例子——git-commit-assistant和changelog-generator，觉得它们确实能帮团队优化工作流。但话锋一转，他点出了关键：这些Skill对组织的真正价值，其实不在技术本身有多牛，而在于怎么“定义好适合组织的Skill”并“把它用起来”。他打了个比方，说这就像以前没Agent和Skill的时候，大家靠脚本解决问题——重点从来不是脚本技术多高级，而是你能不能找准问题、写出管用的脚本，再推动团队用上。说白了，宝玉觉得AI技术要落地、要发挥价值，核心得靠和业务场景深度结合的“软实力”，光有纯技术“硬实力”可不够。这提醒我们，别光盯着工具多炫，得多想想怎么让它真正适配组织、解决实际问题。
[11.将文章、故事变成漫画脚本提示词参考
案例：参考引用推文
生成脚本示例对话：https://t.c](https://x.com/dotey/status/2005071147537166598)（宝玉(@dotey)）
嘿，最近看到一条特别有意思的推文，它直接甩出了一个超详细的 AI 提示词模板，专门用来把那些复杂的文章或故事——比如技术大牛的成长史——变成漫画脚本。这个模板可不是随便写写的，它从封面设计开始，要求既有学术的厚重感又要视觉上抓人眼球，暗示核心主题；然后细化到每一页的画面布局、分镜数量，怎么处理主叙事和旁白层，甚至包括概念图解的分镜。角色姿态、场景环境、光影氛围、镜头角度，这些细节都考虑到了，连科学概念怎么可视化都安排得明明白白。叙事结构上，它鼓励非线性叙事，设置钩子和定格时刻来增强吸引力；对话文字设计也不含糊，对话框风格、旁白位置、科学术语标注都有具体指导。推文里还拿“深度学习三巨头”的早期故事当案例，展示了怎么把技术故事具象化。说白了，这提示词就是帮你生成可以直接喂给 AI 绘画工具的详细脚本，大大降低了漫画创作的门槛，特别适合用来呈现科学探索历程或解读复杂概念，感觉挺实用的，尤其对想用视觉形式讲故事的人来说。
[12.一个月，259 个 PR，497 次提交，4 万行代码增加，3.8 万行删除。每一行，都是 AI 写的。
这条推](https://x.com/dotey/status/2005069751920337194)（宝玉(@dotey)）
嘿，最近看到一条特别震撼的数据：有个叫 Claude Code 的 AI 编程项目，一个月里竟然搞出了 259 个 PR、497 次提交，代码量净增 4 万行，还删了 3.8 万行——关键是，所有这些代码全是 AI 自己写的！创始人 Boris Cherny 都感叹这能力简直像外星魔法。更惊人的是，AI 已经从一年前连简单命令都写不好，进化到现在能连续运行好几天，速度远超我们想象。这背后其实在说一件事：写代码本身可能不再是软件工程的最大瓶颈了，真正考验人的变成了怎么定义问题、做判断和决策。虽然有人觉得这里面可能有宣传成分，代码质量也得打个问号，但趋势已经很明显：我们正站在编程历史的一个全新起点上，AI 不仅会写代码，还能搞运维、做研究，甚至用在非技术场景里。这波变革来得太快，感觉整个行业都得重新思考自己的位置了。
13.Good time to share that we’re releasing some great（Latent.Space(@latentspacepod)）
Latent Space 播客的年终回顾节目这次聊得挺硬核的，请来了 Brian Fioca 和 陈天 两位嘉宾，专门深挖 OpenAI 的 Codex 和 GPT5-Codex-Max 这些代码生成模型。节目里还特别提到了一条来自 ‘Vtrivedy10’ 的推文，里面详细拆解了模型本身、配套的工具集，以及 Codex 团队是怎么绞尽脑汁优化模型，让它更擅长写代码的。最核心的讨论点，其实是 AI 模型那个“万金油”式的泛化能力，和为了打造某个特定领域的编码智能体而做的极致优化之间，到底该怎么选。这可不是简单的技术选择，背后是 AI 开发路上一个挺根本的权衡：你是要一个什么都能干但可能都不精的“通才”，还是专攻一项的“专家”？这场讨论听起来干货满满，正好切中了当下很多开发者和团队在做技术选型时的真实困惑。
14.我现在一般看到质量好的文章不仅仅是翻译，而是会借助 AI 分析解读一下这篇文章，去问一些问题，然后借（宝玉(@dotey)）
宝玉分享了一个超实用的方法，现在处理好文章已经不满足于简单翻译了，而是用 AI 深度分析和解读。他提供了一个结构清晰的提示词框架，把分析过程拆解成五个核心部分：先抓住文章的核心内容，再理解它的背景和语境，接着进行批判性审视，挖掘其中的价值，最后分析写作技巧。每个部分都配有具体的问题来引导 AI 深入思考。这个框架就像一份操作手册，能帮你更高效地理解内容、锻炼批判性思维，特别适合技术人和内容创作者用来提升 AI 辅助创作的效率。
[15.> 难道人工写代码的时候不用 Review？
人工写代码也要 review，但是差别在于：
最近看到有人在讨论：人工写代码难道就不用 Review 吗？这个问题其实挺有意思的。文章里说，人工写代码当然也要 Review，但和 AI 生成的代码比起来，差别可大了。关键点在于，靠谱的工程师会对自己的代码负责，会先验证再提交；而 AI 呢，它可没责任心，直接把验证的活儿甩给了使用者。而且，人写的代码量相对少，思路也清晰，审查起来容易；AI 生成的代码量又大，思路还可能天马行空，审查起来费时费力。这不正好印证了 AI 编程工具那个“差不多对”的困境吗？看起来生成速度是快了，但质量保证的负担全压在了开发者身上，整体效率提升其实没想象中那么明显。
16.8 个月，年收入 1 亿美金——Manus 刚创造了史上最快达到这个里程碑的纪录。一个在里面干了 5 个月的工程（宝玉(@dotey)）
Manus AI这家公司真是创造了奇迹，8个月就实现了1亿美元的年收入，这速度简直让人惊叹。他们的一位工程师Ivan分享了在这家高速增长公司工作五个月的经验，特别实在。他提到工程师不能只盯着代码上线，得把责任延伸到用户反馈、产品文档甚至市场应用，确保产品真能解决问题。他还强调要‘先做出来再说’，哪怕功能不完整，也得快速做出原型来验证，用实际产品而不是PPT去说服人。最打动人的是，他鼓励工程师别给自己设限，主动学习新技能比如Go语言，多提问，用AI辅助理解，把‘达成效果’当成目标。这种文化确实能推动公司飞速成长，但背后也意味着高强度工作和可能的技术债，对于想在AI浪潮里证明自己的年轻人来说，这些经验就像一份可操作的行动指南，值得好好琢磨。
[17.https://t.co/wPNcq8sU6g
Addy Osmani 引用了这条推文，但给出了完全](https://x.com/dotey/status/2004700178507501852)（宝玉(@dotey)）
Addy Osmani 分享了一个挺有意思的观点：现在 AI 工具虽然还不完美，但正是开发者们放手实验的好时机。他提醒我们，传统的工程技能——比如持续集成、测试、文档和代码审查——不仅没贬值，反而更重要了。因为这些技能能确保 AI 生成的代码不是‘漂亮的垃圾’。开发者得转变角色，从埋头写代码变成‘高空俯瞰’，把精力放在审查实现、处理边界情况、做架构决策上。把 AI 的速度和工程判断力结合起来，才能真正实现生产力翻倍。所以，学会审阅 AI 生成的代码、提供清晰上下文和迭代方案，成了咱们的新必修课。
[18.连 Andrej Karpathy 都在焦虑了😅
“如果我能把过去这大约一年里涌现的新技术真正](https://x.com/dotey/status/2004698678465110305)（宝玉(@dotey)）
最近看到 Andrej Karpathy 的推文，他提到过去一年 AI 技术的爆发正在彻底改变程序员的工作方式。现在写代码变得稀疏了，反而要学习 agents、prompts、contexts、memory 这些新概念，感觉像是进入了一个全新的编程世界。但问题也来了，AI 的随机性、错误率和不可解释性给工程实践带来了不小的挑战，Karpathy 形容这就像拿着没有说明书的外星武器，还得面对行业的九级地震。他呼吁程序员们得赶紧跟上，不然可能就要掉队了。
[19.连 Andrej Karpathy 都在焦虑了😅
“如果我能把过去这大约一年里涌现的新技术真正](https://x.com/dotey/status/2004698352584134922)（宝玉(@dotey)）
最近连 OpenAI 的联合创始人 Andrej Karpathy 都公开表达了他的焦虑，这可不是小事。他提到过去一年里 AI 领域涌现了太多新技术，比如 agents、prompts、memory 这些概念，发展速度快得让人喘不过气。Karpathy 认为，如果程序员能把这些新技术有效整合起来，战斗力能直接暴涨 10 倍；但要是整合不好，那就等于技术落后了。这背后其实反映了一个更深刻的问题：传统编程那种确定性的、可预测的工程思维，正在被 AI 的随机性、错误性和不可解释性剧烈冲击。我们熟悉的代码世界突然多了一把威力巨大的“外星武器”，却没有说明书，大家都在摸着石头过河。Karpathy 的焦虑提醒我们，程序员这个职业正在被重构，我们需要一套全新的心智模型来应对这种变革，否则真的可能掉队。
[20.【写在最后】
回到开头那个悖论：用得越多，越不满意。
这其实是好事。
2023 年是 AI 狂](https://x.com/dotey/status/2004682590876303380)（宝玉(@dotey)）
嘿，最近看到一篇挺有意思的讨论，说现在开发者用 AI 越来越多了，但奇怪的是，大家反而没那么迷信它了。文章提到，2023 年那会儿 AI 火得不行，到 2024 年大家开始大规模用起来，结果 2025 年反而进入了务实期。数据挺有意思的：84% 的开发者都在用 AI，但只有 3% 的人高度信任它。这说明啥？大家不是盲目跟风，而是真的在干活儿里摸清了 AI 的边界和适用场景。那种‘不上线要出 Bug，要背锅’的压力，逼着开发者更谨慎、更理智地把 AI 整合到工作流里。这其实是个好信号——技术成熟了，大家不再狂热，而是冷静评估，知道什么时候该用，什么时候不该用。这种从狂热到务实的转变，恰恰是行业走向健康的标志。
21.Stack Overflow 今年 7 月份发布的 2025 年度开发者调查（https://t.c（宝玉(@dotey)）
Stack Overflow 刚发布了最新的年度开发者调查报告，结果挺有意思的。现在程序员们对 AI 编程工具的态度已经变了，不再是当初那种狂热追捧，而是进入了所谓的“祛魅期”。虽然 AI 工具几乎成了日常标配，但大家并没有完全信任它。报告里提到一个很关键的问题：AI 生成的代码经常是“差不多对”——看起来没问题，实际上藏着逻辑漏洞。结果 45% 的开发者觉得调试 AI 代码比从头自己写还费时间。将近一半的人不信任 AI 的准确性，更有 35% 的人会专门跑到 Stack Overflow 上验证 AI 的输出，这平台都快变成“AI 验证站”了。说到底，AI 确实提升了效率，但远不是魔法棒，背后还是得靠大量的人工检查和把关。
22.MiniMax M2.1 开源：多语言编程 SOTA，为真实世界复杂任务而生（魔搭ModelScope社区）
MiniMax这次把自家的M2模型升级到了M2.1版本，直接开源了！这个新版本特别强调要解决真实世界里的复杂任务，尤其是在多语言编程和办公场景下做了重点优化。它现在能更好地支持多种主流编程语言，还能针对Android、iOS和Web开发进行专门优化，构建复杂交互和视觉表达的能力都提升了。更厉害的是，模型在Agent泛化能力和处理复合指令方面也有突破，通过引入Interleaved Thinking技术，能更好地整合执行复杂指令，在各种Agent框架里都表现得很出色，还能支持全链路的办公自动化。从测试数据来看，M2.1在SWE-bench Verified和VIBE这些基准测试里成绩相当亮眼，多语言场景和全栈应用构建能力已经达到或接近顶级闭源模型的水平。现在模型已经在ModelScope社区开源了，还提供了M2.1和M2.1-lightning两个版本的API，开发体验会更流畅，MiniMax Agent产品也在逐步开放中。这波操作确实让人看到开源模型在复杂任务处理上的巨大潜力。
23.Top Stories of 2025! Big AI Poaches Talent， Reasoning Models Boost Performance， Agents Write Code， Data Centers Drive GDP， and more…（deeplearning.ai）
2025年的人工智能领域真是热闹非凡！吴恩达老师提醒我们，学习AI不能只埋头做项目，得系统性地学课程、动手实践，偶尔啃啃研究论文才能走得更远。今年最亮眼的要数思维模型了，它们通过强化学习学会了“一步步思考”，在数学题、编程任务甚至科学问题上表现突飞猛进。不过，顶尖公司为了抢人才也是拼了，Meta开出几百万美元的现金包挖角，整个行业薪酬水涨船高。更夸张的是，OpenAI、微软这些巨头正在砸数万亿美元建数据中心，规模大到让人担心电力和资金能不能跟上。还有个惊喜是AI编码代理，它们已经不只是帮你补全代码，而是能管理整个软件开发流程，大大降低了开发成本。这些趋势背后，是技术、人才和基础设施的全面竞赛，2025年的AI世界既让人兴奋又充满挑战。
24.I built a new Python CLI tool called claude-code-t（Simon Willison(@simonw)）
嘿，有个挺酷的新工具出现了！Simon Willison 刚发布了一个叫 ‘claude-code-transcripts’ 的 Python 命令行工具，专门用来把那些 Claude Code 的对话记录——不管是本地跑的，还是从网页版导出来的——转换成干净漂亮的 HTML 文件。最棒的是，它还能让你轻松地把这些 HTML 直接发布到网上，这样一来，分享和回顾 AI 帮你写代码的整个过程就变得超级方便。这工具实实在在地让 AI 辅助编程变得更实用，毕竟能随时翻看和共享对话历史，对学习和协作都很有帮助。
25.A new way to extract detailed transcripts from Claude Code（Simon Willison’s Weblog）
最近有个挺酷的工具叫 claude-code-transcripts，专门用来把 Claude Code 的对话记录转成漂亮的 HTML 页面。现在大家用 AI 写代码越来越频繁，那些对话里其实藏着很多决策思路和思考过程，但原生界面看得不太清楚。这个工具不仅把对话整理得更易读，连 AI 的“思考路径”都能完整展示出来，相当于给项目留了一份超详细的开发日志。有意思的是，工具本身几乎全是 Claude 帮忙开发的，连逆向工程 Claude 的私有 API 都靠了 OpenAI Codex，简直是 AI 自己给自己造工具。对于那些想好好管理 AI 编码记录、让团队协作更透明的小伙伴来说，这工具确实解决了实际问题。
26.QwenLong-L1.5：让 AI 真正读懂长文本的秘密武器（魔搭ModelScope社区）
最近通义实验室搞了个大动作，推出了QwenLong-L1.5模型，专门解决AI读长文章时脑子不够用的问题。现在很多大模型虽然号称能处理长文本，但真遇到需要把信息串起来、进行多步推理的复杂任务时，表现就有点拉胯了，训练过程还特别不稳定。QwenLong-L1.5这套方案挺有意思，它从数据、训练方法到模型架构来了个端到端的系统性改造。他们搞了个创新的数据合成流水线，用知识图谱引导、跨文档表格引擎这些方法，专门生成那些需要复杂逻辑推理的长文本任务，相当于给模型喂了高质量的“精神食粮”。训练上用了定制的强化学习策略，解决了长文本数据五花八门导致的训练困难，还通过自适应熵控制让训练过程更稳定。最厉害的是那个记忆管理框架，让模型能边读边记、高效检索，突破了物理上下文窗口的限制，现在能处理1M到4M token的超长文档了。评测结果也挺争气，不仅长文本能力上去了，通用能力也跟着提升，在30B的规模下就能跟GPT-5、Gemini-2.5-Pro这些大家伙掰掰手腕。看来要让AI真正读懂长文章，光堆参数不行，还得靠这种系统性的工程解决方案。
27.Qwen-Image-Edit-2511 来啦！角色一致性再提升，LoRA 能力内置（魔搭ModelScope社区）
嘿，有个超棒的消息！Qwen-Image-Edit-2511模型刚刚发布，这次升级真的挺给力的。它最亮眼的地方是角色一致性大幅提升，不管是单人肖像的创意编辑还是多人合照的自然合成，都能稳稳保持人物特征，让角色延续创作变得特别可靠。更酷的是，新版本直接内置了社区贡献的LoRA能力，像打光、多场景、新视角生成这些效果，现在不用复杂操作就能轻松体验，创作过程一下子丰富多了。而且，这模型在工业设计领域也展现出强大潜力，支持批量产品图像生成和材质替换，还能直接生成几何辅助线效果，对专业设计师来说简直是效率神器。目前它已经在魔搭社区开源，可以通过QwenChat和魔搭AIGC专区免费在线体验，也支持API调用，开发者和用户都能方便上手，感觉这波更新真的让图像编辑变得更智能、更实用了。
28.Z-Image-Turbo 本地 Docker 部署指南（通义大模型）
如果你正为如何把AI图像生成能力稳定地集成到自己的项目里而头疼，这篇指南来得正是时候。它手把手教你用Docker在本地搭建Z-Image-Turbo服务，彻底告别依赖在线API或复杂图形界面的烦恼。最打动人的是，它不只是扔给你几个命令，而是把为什么选择Docker、怎么从下载模型到写后端接口、甚至如何定制自己的镜像都讲透了。现在你既能打开网页随手生成图片，也能直接调用API把能力嵌入任何应用，数据还完全留在自己手里。这种把前沿模型变成随手可用工具的感觉，实在太爽了。
29.MicroQuickJS（Simon Willison’s Weblog）
Fabrice Bellard又出手了！这次他带来了MicroQuickJS，一个专为嵌入式系统设计的JavaScript引擎，内存需求低到惊人的10KB，ROM只要100KB，速度却能和QuickJS媲美。更酷的是，它天生就是为沙箱环境打造的——内置了严格的内存和时间限制，还特意屏蔽了文件系统和网络访问这些危险操作，连正则表达式引擎都做了防耗尽攻击处理。Simon Willison的研究项目用AI辅助探索了它的实际应用，成功搞定了Python绑定和WebAssembly编译，虽然WebAssembly部分因为setjmp/longjmp遇到些麻烦，但最终还是找到了解决方案。看来在需要安全执行不受信任代码的场景里，比如运行LLM生成的代码，MicroQuickJS真是个值得关注的选项。
30.将文章、故事变成漫画脚本提示词参考（宝玉的分享）
如果你曾经想把一篇复杂的文章或者一个精彩的故事变成漫画，但苦于不会画画或者脚本写作，现在有个超实用的工具来了！这篇文章提供了一份超级详细的提示词参考，专门教你如何用AI把那些深奥的内容——比如科学探索、跨越多年的时间线，或者抽象的概念——变成《Logicomix》那种风格的知识传记漫画。它可不是泛泛而谈，而是把视觉风格说得明明白白：线条要清晰，色彩要用来讲故事，甚至设计了会“打破第四面墙”和读者对话的旁白者。从封面怎么设计，到每一页的布局、分镜构图，再到角色的表情细节、场景的光影氛围，甚至镜头该用什么角度，它都给出了高精度的要求。更厉害的是，它还教你如何通过非线性的叙事、设置悬念，以及精炼的对话，把像神经网络、梯度下降这样的科学概念，用视觉隐喻生动地呈现出来。这份提示词的目标很直接：生成的内容足够具体，能直接丢给AI绘图工具用，简直就是把抽象思想变成漫画故事的强力转换器。
31.深度之赌：从卧室到上帝机器（宝玉的分享）
你知道吗？今天AI的繁荣背后，藏着太多不为人知的戏剧性故事。Jeff Dean在学生时代就琢磨着怎么让神经网络跑得更快，后来Google Brain的诞生竟然源于一次内部实验。最有趣的是，Geoffrey Hinton加入Google时居然是以“实习生”身份，而AlexNet的横空出世，全靠Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever在截止日期前的疯狂冲刺。黑莓公司当年竟然拒绝了语音识别技术，现在想想真是讽刺。Google研发TPU的起因特别实在——AI计算需求暴涨，通用芯片根本扛不住，Jeff Dean一道简单的算术题就让公司下定决心搞专用芯片。但Google也有失手的时候，明明手握Transformer论文这样的王牌，却因为太纠结搜索的“准确性”，眼睁睁看着ChatGPT抢了风头，这才逼得他们整合出Gemini团队。这些故事串起来，你会发现技术发展从来不是按剧本走的，既有偶然的灵光一现，也有必然的硬核需求，而领导者的一个决策，可能就改变了整个领域的走向。
32.#371.Claude Code：为什么“大道至简”才是编程 Agent 的终极答案？（跨国串门儿计划）
这期播客聊得真透彻！Jerry Zoneraich分享了编程Agent领域一个特别有意思的观点：那些复杂的流程图设计可能反而拖后腿，真正的突破其实来自“大道至简”。他详细拆解了Claude Code的核心——一个简单的While循环，加上对模型能力的充分信任，让模型自己去调用Bash、Diff这些通用工具，效率反而更高。他还点出了长上下文会让模型“变笨”这个痛点，分享了用异步缓冲区、压缩器来管理，以及把长期记忆存沙盒里的实用解法。节目里还横向对比了Codex、Cursor等不同Agent的设计思路，最后展望了未来Agent会走向更高阶的抽象和混合专家模式。如果你在构建AI工作流，这里关于简洁设计、严谨测试的经验，绝对值得一听。
33.Vol.94｜对话自变量：关于机器人数据，我有三个暴论（开始连接LinkStart）
这期播客聊得真够硬核的，自变量机器人的甘如饴直接抛出了关于机器人数据的三个暴论，核心观点是：真机数据其实比仿真数据更香，尤其在多样性、效率和成本上。他详细解释了为什么高质量的真实数据对提升模型泛化能力至关重要，毕竟机器人领域现在最大的瓶颈就是数据缺乏。节目还深入探讨了端到端模型、预训练与后训练范式如何重构机器人操作能力，以及世界模型在具身智能中扮演的关键角色——它就像个渲染器和仿真器，能帮助操作模型理解空间关系。最后，甘如饴强调了机器人领域需要既懂大模型理论、又熟悉硬件实践的跨学科人才，并对全身运动控制与精细操作融合、国产芯片应用等未来趋势做了展望，听着就让人感觉技术驱动的产品开发模式才是真正的核心竞争力。
34.Stack Overflow 2025 年度报告：写代码如果不值钱了，我们该去哪？（宝玉的分享）
Stack Overflow 2025 年的报告挺有意思的，它说现在 84% 的开发者都在用 AI 工具，但大家反而更不满意了，满意度从 70% 掉到了 60%。问题出在 AI 老爱给出“差不多对”的代码，结果开发者花在调试上的时间比想象中多得多，生产力没怎么提升，AI 从神奇工具变成了需要费心管理的麻烦。超过一半的开发者压根不用 AI Agent，觉得让它自主操作太冒险，还是自己盯着更踏实。技术方面，Python 借着 AI 东风越来越火，PostgreSQL 因为功能全面超越了 MySQL，Rust 生态的工具也特别受好评。大家用 AI 其实很有分寸，只让它帮忙搜资料、写文档，真正关键的部署、监控和架构设计还是自己来。报告最后点出一个趋势：未来光会写代码可能不够了，AI 让基础编码变廉价，但系统设计和业务理解的能力反而更值钱，架构师会越来越吃香，程序员得赶紧从“写代码的”转向“设计系统的”才行。
35.AI Agent 很火，但 Agent Infra 准备好了吗？（Founder Park）
最近AI Agent概念特别火，但你知道吗？支撑Agent运行的基础设施其实还没准备好呢。传统软件架构是为人类开发者设计的，但Agent需要递归展开大量子任务，对冷启动时间、延迟波动这些指标要求特别苛刻，现有架构根本扛不住。更关键的是，Agent的落地逻辑和传统App完全不同——它不是执行确定性的指令，而是概率性地理解开发者意图，效果受模型、提示词、上下文、工具多种因素影响，所以开发者得从工程思维转向科学实验思维，用工程方法去驾驭这种不确定性。现在云厂商正在从安全沙箱、工具体系、记忆管理这些共性需求切入，提供Agent Infra解决方案，主要服务编码、数据处理和深度研究这些高价值场景。但未来真正要突破的，是提升可调试性、实现高级记忆管理、满足语音实时对话的低延迟性能，最关键的是要构建能让Agent智能持续进化的闭环链路——利用实际业务中产生的行为数据和能力短板数据，反哺模型和Agent本身。这背后藏着巨大的创业机会，但路还很长呢。
36.AI Agent 要变强：两条路径（Skills vs SubAgent）（宝玉的分享）
这篇文章聊透了AI Agent怎么变强的两种核心思路，特别实在。Skills模式就像给Agent装内置技能，让它自己动手干活，好处是推理连贯，但容易把工作记忆搞乱，适合简单任务。SubAgent模式则是把复杂活儿外包给小弟代理，主Agent只负责派活和验收，能保持自己思路清爽，特别适合那些耗时又繁琐的重度任务。文章点出关键瓶颈其实在上下文管理上，无论哪种模式，都得想办法别让Agent“记太多事变糊涂”。更妙的是，作者还分享了几个实战技巧，比如用文件系统当中转站、利用Rewind功能来压缩上下文，这些招数能帮Agent在保留关键信息的同时轻装上阵。最后还提到Agent架构和传统软件设计其实一脉相承，都得在模块化和状态隔离上做权衡，不是工具越多越好，而是设计要优雅。整篇把工程落地中的取舍讲得特别透，看完对怎么设计靠谱的Agent系统会有不少启发。
37.LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景（Founder Park）
最近一份关于LangChain Agent的年度报告挺有意思的，调查了1300多位工程师和产品经理，发现AI Agent已经大规模用起来了，超过一半的企业都在生产环境里部署了，大公司跑得更快。现在最火的应用场景是客户服务和数据分析，这两个加起来占了一半多，看来Agent在重复性高、知识密集的工作里确实能帮上大忙。不过，报告也点出了个大问题：Agent的输出质量和稳定性还是最大的障碍，三分之一的人都觉得这是商业化落地的瓶颈，成本反而不是最头疼的了。有意思的是，几乎九成的企业都给Agent加了可观测性，能追踪执行流程，这成了行业标配，但评估这块还在摸索，在线评估用得还不多。模型方面，虽然GPT还是主流，但大家已经开始混着用多种模型了，微调因为门槛高没成主流。整体看，Agent已经从概念走向实际，但质量关还得好好过。
其他
行业前沿与开源生态，整合行业深度洞察与开源技术动态的复合型主题，技术哲学、AGI讨论、领袖观点
1.腾讯技术面：聊聊 MySQL 五大核心模块（腾讯云开发者）
嘿，如果你对MySQL的内部运作机制一直很好奇，这篇文章简直是为你量身定做的！它没有停留在表面的使用技巧，而是直接带你深入MySQL的五大核心模块。你会看到MySQL如何通过分层架构把连接、SQL处理和存储引擎巧妙分开，让整个系统既灵活又高效。InnoDB的B+树索引设计得真聪明，数据都集中在叶子节点，还连成有序链表，这让范围查询和全表扫描快得飞起。更厉害的是，事务的ACID特性不是凭空实现的，Undo Log负责回滚保证原子性，Redo Log确保数据持久不丢，MVCC则用多版本控制让高并发下的读写不再打架。主从复制那块也讲得很透，BinLog记录所有修改，两阶段提交保证主从数据一致，异步、半同步这些模式让你能根据业务需求灵活选择。最后还点出了索引优化和并发控制的关键策略，比如覆盖索引减少回表、间隙锁解决幻读问题，这些都是提升数据库性能的实招。读完感觉就像拆解了一台精密的数据库引擎，每个零件怎么工作、怎么配合都清清楚楚，对理解MySQL为什么这么强大特别有帮助！
[2.【尾声】
对话快结束的时候，Hinton 问 Dean：“Google 后悔发表 Transformer 论](https://x.com/dotey/status/2005052823277543712)（宝玉(@dotey)）
这场对话的尾声部分特别有意思！Hinton直接问Google的Jeff Dean：你们后悔把Transformer论文开源吗？Dean的回答很坚定：完全不后悔，这对世界有益，展现了科技公司的开放态度。接着Dean描绘了20年后技术进步、教育医疗变革的乐观图景，但Hinton最后那句“要么我们从此幸福地生活在一起，要么我们全都死了”瞬间把气氛拉回现实——既幽默又深刻，提醒我们AI发展可能带来的极端后果。这不仅是技术讨论，更触及了人类命运的宏大命题，让人在笑声中陷入沉思。
3.2025: The year reasoning models changed everything（DeepLearning.AI(@DeepLearningAI)）
DeepLearning.AI的年终特刊来了，聚焦2025年这个关键节点——他们称之为’推理模型改变一切’的一年。这可不是简单的技术迭代，而是AI开始学会在生成内容前先进行推理，这种能力正在重塑整个行业。特刊里有个特别有意思的视角：中国在芯片限制下反而激发了创新动力，这背后藏着怎样的产业韧性？编码智能体也不再是简单的工具，而是真正能并肩作战的开发伙伴了。再看看美国，基础设施支出如何成为经济增长的隐形引擎？最后还有吴恩达给AI社区的节日寄语，这份特刊就像一份精心打包的年度AI趋势地图，既有宏观洞察又有具体案例，值得每个关注AI发展的人细细品味。
4.#369.OpenAI 传奇研究员 Noam Brown：多智能体 AI 的演进与人类数据的“死路”（跨国串门儿计划）
OpenAI研究员Noam Brown最近聊了个挺有意思的话题：为什么现在的大语言模型没法像AlphaGo那样自己跟自己玩着玩着就变超神了？核心问题在于，AlphaGo面对的是围棋这种双人对弈的零和游戏，但现实世界复杂多了——人类互动充满非理性、文化差异和合作需求，光靠AI自己跟自己博弈根本学不会这些。他举了德州扑克和外交游戏的例子，说明要让AI真正理解人类行为，必须引入人类数据训练。更关键的是，Brown指出多智能体AI可能是突破当前瓶颈的关键：传统语言模型推理是串行的，速度受限，而多个智能体并行工作，通过共识机制和路由选择，能大幅提升效率。最让人兴奋的是，自然语言现在成了智能体之间沟通的完美协议，这意味着多智能体系统终于能顺畅协作，这个领域可能正站在爆发的前夜。
5.AI 新纪元：无限大脑的重构力——从钢铁蒸汽到未来组织，告别后视镜思维（宝玉的分享）
你有没有发现，我们总爱用过去的经验去理解新事物？就像Notion创始人说的，现在很多人看AI还带着“后视镜思维”，把它当成高级搜索引擎用，这其实大大限制了它的潜力。文章里有个特别生动的比喻：对程序员来说，AI已经从“大脑的自行车”升级成了“汽车”，能同时调度多个智能体写代码、做思考，效率翻了好几倍；可对其他职业，它可能还停在“自行车”阶段，因为工作内容太零碎、结果又不好验证。更关键的是，AI带来的改变远不止个人工具升级——它就像当年的钢铁和蒸汽机，会彻底重塑整个组织的形态。未来公司可能靠AI处理海量信息，让上千人的团队还能保持小公司的敏捷度，这要求我们重新设计工作流程，而不是简单把旧工具换成AI。最后，文章预言知识经济正从“佛罗伦萨”时代走向“东京”时代：AI和人类协作会让工作流程24小时运转，决策速度前所未有，整个知识工作的规模和密度都会发生巨变。别再盯着后视镜了，是时候想想当“无限心智”成为基础设施后，我们该怎么重新定义工作了。
6.蒸汽、钢铁与无限的大脑（宝玉的分享）
这篇文章把 AI 比作蒸汽和钢铁之后的“无限大脑”，说它正在重塑我们的一切。现在 AI 就像早期汽车，还处在过渡期，但未来可不得了。对个人来说，AI 能让程序员效率飙升几十倍，但想普及到所有知识工作，得先搞定“上下文碎片化”和“可验证性”这两个大难题。对公司而言，AI 就像钢铁和蒸汽机，能帮企业突破沟通和管理的天花板，实现规模化扩张，效率直接拉满，就像盖起摩天大楼、开动现代化工厂。再看整个经济，AI 会让知识经济从“人类尺度”的佛罗伦萨，变成“超级都市”般的东京，速度和规模都前所未有。最后作者提醒，别再把 AI 当个辅助工具了，得跳出“水车时代”的老思路，彻底重构工作流和思维，才能真正拥抱 AI 驱动的新世界。
7.#368.Huberman Lab：学习与记忆的最佳方法，拆解高效学习的底层逻辑（跨国串门儿计划）
这期播客真是把学习的底层逻辑讲透了！原来我们一直搞错了重点——学习不是为了记住，而是为了对抗遗忘。大脑天生就会忘掉大部分新信息，所以得用对方法给它打上“防遗忘疫苗”。最颠覆认知的是，测试居然比反复阅读更有效，能减少50%的遗忘量，因为它逼着大脑主动提取知识。神经可塑性告诉我们，学习时感到费劲其实是好事，那是大脑在重塑连接。想提升效率？得学会管理专注力，像锻炼肌肉一样训练它，还要保证学习后第一个晚上的深度睡眠，这是巩固记忆的黄金时间。优秀学生都有固定习惯：排除干扰、独自学习、看一遍做一遍再教给别人。Huberman教授用自己的神经解剖学学习经历证明了，把测试变成日常，多问开放式问题，才能真正把知识锁在大脑里。
8.《苏丹的游戏》制作人：连续开三枪永远比瞄准三秒钟更重要（白鲸出海）
《苏丹的游戏》制作人“远古之风”在产业年会上分享了一段特别接地气的经验。他们团队当时资源少得可怜，公司都快撑不住了，硬是靠着几个朴素的道理做出了爆款。他反复强调，别总想着做理想中的大餐，先看看冰箱里有什么菜就做什么饭——立足现有技能和资源才是务实的选择。作为制作人，他更像是个厨师，把团队每个人的特长当成本地食材来搭配，而不是强行按自己的菜单来。他还把游戏开发比作“植物式竞争”，不是互相厮杀，而是一起生长、互相支撑。最让人印象深刻的是那句“连续开三枪永远比瞄准三秒钟更重要”，意思很直白：对于小团队来说，快速把产品做完上线、边跑边迭代，远比憋个大招追求完美要管用得多。这些经验虽然来自游戏行业，但那种在有限条件下聚焦执行、激发团队、拥抱迭代的思路，其实很多创业团队都能共鸣。
9.DeepMind 重磅：AGI 可能正在你眼皮底下「拼凑」出来，我们却毫无准备（硅星人Pro）
DeepMind这篇论文真的让人眼前一亮，它提出了一个颠覆性的观点：我们一直以为AGI会是个超级大脑，但现实可能恰恰相反——未来的通用人工智能，可能是由成百上千个普通AI Agent协作拼凑出来的。想想看，现在AI Agent部署越来越快，它们之间的通信协议也在标准化，加上市场对专业化Agent的需求，这种分布式智能生态正在快速形成。论文里用金融分析的案例展示了这种拼凑型AGI如何运作，以及它可能带来的风险。最精彩的是，DeepMind没有停留在问题层面，而是提出了一套四层纵深防御框架，核心是构建一个受监管的Agent市场。他们引入了庇古税、熔断机制、AI裁判、加密身份这些创新概念，从技术、运营、治理到法律层面全面应对安全挑战。虽然框架还处于理论阶段，但它填补了AI安全研究的盲点，为多Agent系统安全提供了系统性思路，甚至可能改写我们对AGI到来时间线的预期。
10.喝点 VC｜拒绝 21 岁创业？红杉对话 AI 独角兽 ElevenLabs、Lovable CEO：先攒够这 3 类经验再出发（Z Potentials）
红杉资本最近和两位AI独角兽的CEO聊了聊，他们分享了不少实在的创业心得。这两位创始人都在30岁出头才创业，之前都在大公司积累了丰富的产品开发和运营经验，他们觉得20出头就创业可能太冒险了。随着公司成长，CEO的角色也得跟着变，从亲力亲为到赋能团队，这过程挺考验人的。在团队建设上，他们既找经验丰富的专家，也吸纳有潜力的通才，小团队协作效率更高。现在市场变化太快，尤其是AI领域，他们基本放弃了长期规划，改成季度甚至每周调整策略。虽然欧洲创业环境不如硅谷，但人才忠诚度高、成本相对低，还有时区优势，说不定能孕育出下一个巨头。联合创始人之间的信任和互补特别重要，是创业路上最可靠的伙伴。
11.#367.从高中辍学到 OpenAI 科学家：Gabriel Peterson 的 AI 自学与职业逆袭（跨国串门儿计划）
这期播客聊了一位挺特别的嘉宾——OpenAI 的科学家 Gabriel Peterson。他高中就辍学了，完全靠自学和深度使用 ChatGPT 这类 AI 工具，一路闯进了 OpenAI 的 Sora 团队。他狠狠批评了传统教育体系的低效，认为大学对基础知识的垄断已经被 ChatGPT 打破了。他提倡一种‘自上而下’的学习法：别从枯燥的理论开始，直接找一个你想解决的实际问题，比如做个机器学习项目，遇到不懂的概念就让 AI 帮你递归式地解释，一层层挖下去，直到搞懂所有底层原理。他说这样学复杂技术，比按部就班快好几倍。在求职方面，他的观点也很犀利：公司真正在乎的是你能不能帮他们赚钱、解决问题，而不是你那张文凭。他鼓励年轻人早点进入市场，动手做有影响力的 Demo 来展示能力，他自己就是靠一篇 Stack Overflow 帖子拿到了 O1 签证。他还特别强调硅谷的环境——旧金山那种高密度的人才聚集地，能给你带来巨大的成长势能，让薪资和机会都实现飞跃。最后，他提到很多人有‘智力自卑’，总被学历门槛吓住，但其实 AI 工具已经能抹平不少差距，关键是要有主动性，敢于尝试，通过自学和实践实现逆袭。这期播客本身也挺酷，用了 AI 声纹克隆技术做翻译，促进了跨文化交流。