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AI 的终极护城河不是模型
硅谷风投投资人Jaya Gupta指出,当AI领域趋同,产品易被复制时,公司组织形态才是难以复制的护城河。如OpenAI、Palantir围绕新型工作创造新型机构,吸引特定人才。公司应匹配叙事与组织形态,选人要注重结构认可。
硅谷AI初创重新拥抱996
AI创业高潮下,硅谷初创公司竞相采用996模式,甚至沿用其名追赶中国。虽有公司提供福利,但遭部分人声讨,有人认为制造风险、透支生活,也有人觉得报酬可观。
万亿AI存储鸿沟如何填平?
文章指出AI存储迎来爆发期,新一代分布式存储成主流。分析存力需求变化、传统存储架构问题,介绍Universal Storage架构优势,还提及对标Vast Data的公司画像,认为新一代存储软件赛道值得关注。
我的Agent系统设计思路
作者介绍内容生产系统newtype OS,以写Newsletter为例展示其运作,包括主Agent Chief的工作流程,如获取文档、制定大纲、分配任务等,还阐述使用AI工具的思路,后续将添加自我总结模块。
给你一套框架,理解AI时代
作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景;价值链是供给驱动,供给侧突破创造新需求;竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。
AI进入「拼爹」的时代
AI生意竞争如同“权力的游戏”,谷歌、微软、字节等巨头带着背景和资源交锋。创业公司即便有资本投资,也难复刻巨头生态优势,在竞争、变现上困难重重,卖身大厂成不错选择。
AI不会自动带来好结果
马斯克称未来劳动力成本趋近零,人人高收入、工作成爱好。但AI是存量优化,不创造新岗位。其观点有致命漏洞,如生产红利分配不公、高收入资金来源不明、忽略工作社会意义等。
LabVLA:当AI走进科学实验室,浙大x上海 AI Lab联合探索科学具身智能
浙江大学与上海人工智能实验室联合推出 LabVLA,探索更具泛化能力的科学具身智能范式。团队构建仿真数据引擎 RoboGenesis 与语料 LabEmbodied - Data,LabVLA 在多测试中表现良好,还将探索多场景应用。
Hyperagents:AI学会如何自我改进
近日,Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题,核心创新是‘元认知自我修改’,实验在多领域表现出色,还涌现元级别改进且能跨领域转移,但有安全风险。
AI四小龙,估值破万亿
中国AI四小龙估值破万亿,DeepSeek、智谱、MiniMax、月之暗面各有不同定价逻辑。它们估值暴涨受技术、港股窗口、国家大基金入场等因素影响。当下,它们面临算力和场景问题,未来发展各有挑战。