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微软31年老员工被裁，六旬老将重新踏上求职路
新智元报道，微软31年老员工Mike Kostersitz被裁。近年AI重组其所在部门，致他命运改写。过去两年硅谷盛行裁员，AI浪潮下，有经验的技术人员首当其冲，像他这样的中层正被系统优化。
Sutton、OpenAI 联创押注的持续学习，有中国团队带着模型进场了
7 月，TML 发布 Inkling 模型，Mind Lab 发布 Macaron V1，二者均针对持续学习场景。持续学习走「参数空间的迭代」路线，让模型用得越多越好用。硅谷已有不少新尝试，产业链正在形成。
OpenAI又曝出内讧了！IPO前夜高层大换血
OpenAI在冲刺IPO之际，高层现剧烈人事动荡，COO转岗，多位核心高管离职或休假；CEO奥特曼与CFO因IPO时间表分歧失和，奥特曼求快，CFO求稳，公司财务压力也不容小觑。
英伟达GPU，将沦为白菜价
硅谷投资大佬Peter Thiel称AI芯片最终会成白菜价。当前英伟达靠垄断赚大钱，但AMD、ASIC、TPU、Trainium等正围剿它，利润将从硬件层转移到应用层，英伟达可能慢慢走下坡路。
Meta开始用KPI考核，强迫所有员工尽可能多使用AI
Meta从面试到绩效评估全方位推动员工使用AI。招聘允许用AI助手，2026年绩效评估将纳入“AI驱动的影响”，还推游戏和绩效助手鼓励员工用AI，这也是硅谷科技巨头的大势所趋。
Manus 对谈 YouTube 联创陈士骏：两代创业者聊 AI 创业和长期主义
本文是 Manus 联合创始人与 YouTube 联创陈士骏的对谈，涉及 AI 创业和长期主义。探讨了产品优先级确定、核心指标、竞争应对、用户留存等，还谈及硅谷创业生态及 YouTube 发展历程与收购故事。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
Anthropic员工效率碾压谷歌1000倍！打工人想进，必须先「杀死自我」
新智元报道，一位硅谷老兵与Anthropic近40人深聊后揭示其成功公式，即工作量碾压人数能带来创新井喷。Anthropic无部门壁垒，产品10天可从想法到上线，员工效率远超谷歌，2026年或击垮大量企业。
内部爆料：Alexandr Wang上任第一把火，Meta大模型闭源
据知情人士，Meta新成立的超级智能实验室正讨论重大决策，高层对AI模型是否开源存分歧。Meta曾因性能问题延迟Llama 4版本，现完成Behemoth训练却因不佳延迟发布，还探讨放弃它开发闭源模型。
为什么95%的智能体都部署失败了？这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出，95%的AI智能体部署失败，原因并非模型不智能，而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题，给出创业者需思考的问题。