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Alphaist 陈哲对谈蓝驰陈维广：AI 应用的机会在哪里？具身到底怎么投？
Alphaist 创始人陈哲与蓝驰创投管理合伙人陈维广在 AGI Playground 2026 上对谈，探讨 AI 应用机会与具身投资策略。谈到市场热度变化、SOTA 模型与用户需求差距等，也对应用层机会、估值逻辑、具身智能发展发表看法。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
月费3万，成本为零：谁在收割企业的GEO焦虑？| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化，提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生，多数服务商报价随意、技术原始，靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战，未来提示词或成新货架。
Sora 2 惊现 LLM 推理能力，视频生成模型也能搞推理？
Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩，虽不敌GPT - 5，但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题，网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外，Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战，还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司，有信心在预训练和模型性能上超越对手，还提及OpenAI for Science等计划。
软银与英特尔合作，开发AI存储芯片
Nikkei消息，软银与英特尔宣布成立合资公司Saimemory，开发适用于AI的堆叠式动态随机存取存储器原型，目标两年内降低50%功耗，实现与高带宽内存相当性能。双方注资7000万美元，各有布局目的。
“35岁以下科技创新35人”2026年全球入选者名单发布，他们正在抵达未知之境
自1999年起，《麻省理工科技评论》评选全球35岁以下年轻创新者，本文发布2026年度榜单，介绍了35位入选者在AI、生物、能源、气候等领域的核心创新成果。
警报拉满，10k star , QuantDinger，赚钱可能就是这么简单！！！！
量化交易常存在研究、策略、回测和实盘间“失忆”问题。QuantDinger将量化流程形成闭环，是Open - source AI Trading OS，有研究、策略管理等四大核心能力，介绍了使用方法、适用人群。