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在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
实测可灵3.0 - 属于每个人的导演时代。
可灵更新至3.0版本，将视频模型能力提升到新高度。它有分镜和语言两大升级方向，还升级了Omni模型。可灵3.0适合文生视频等，3.0 Omni擅改视频，二者结合能覆盖多数视频生成场景。
OpenAI 发布新的 Codex 桌面版，我现在不骂 Codex 难用了
OpenAI发布Codex Desktop App，是macOS桌面应用。它有图形界面，支持定时任务、Skills管理和多Agent并行运行。还对比了与Claude Code的差别，介绍了OpenClaw项目，最后说明不同用户的使用场景和用量定价。
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。
2026 初的大模型，离电影 Her 还有多远？
作者重看电影《Her》后，对比 2026 年初现实 AI 与电影中萨曼莎的能力，从七个维度分析差距。指出功能性上已接近，但存在性层面差距大，还探讨了 AI 发展趋势与存在意义。
模型训练篇｜多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。
Sam Altman 与开发者的一小时：GPT-5 的坦白、招聘放缓、以及 2026 年最担心的事
2026 年 1 月 27 日，Sam Altman 在 OpenAI 开发者 Town Hall 上回答广泛问题。他承认 GPT - 5 写作搞砸，宣布大幅放缓招聘，称若 2026 年 AI 出大问题，生物安全或成合理押注，还谈及软件工程、GTM 等多方面看法。
Anthropic CEO两万字长文：2027，人类命运的十字路口
Anthropic掌门人Dario Amodei预警2027年人类将迎「技术成年礼」，长文剖析AI失控、生物恐怖等五大危机，拒绝末世论，提出以「宪法AI」、管制与民主协作构建防线，呼吁人类勇敢应对。
从 ReAct 到 Ralph Loop：AI Agent 的持续迭代范式
文章围绕AI Agent持续迭代范式展开，指出AI编程助手现存过早退出等问题，介绍了Ralph Loop范式，阐述其核心要素、原理、优势，对比与传统智能体循环差异，还给出使用最佳实践、适用场景与建议。
李飞飞的World Labs联手光轮智能，具身智能进入评测驱动时代！
李飞飞旗下World Labs与光轮智能联手，瞄准具身智能「规模化评测」问题。World Labs的Marble是生产力工具，而光轮智能有自研仿真技术体系，双方合作让规模化评测成为可能，具身智能迈入评测驱动时代。