他，雇AI卖房，多赚61万
他，雇AI卖房，多赚61万狂省24万佣金，买方中介还夸他专业。
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8780 点击 2026-06-05 10:25
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狂省24万佣金，买方中介还夸他专业。
今天这篇内容可能会比较特殊，是一篇Anthropic凌晨发的全新文章。 名字叫《When AI builds itself》。 翻译过来叫，《当人工智能开始自我构建》。 他们甚至还为这篇文章，配了一个超级精美的、非常能体现Agent自我构建这个理念的动画，由此可见Anthropic对这篇内容的重视程度可见一斑。
猹友们，不知道你们有没有注意到，最近观猹首页多了入口。
官宣全球顶尖医院，微软要为AI医疗定制一款大模型！
OpenRouter Trending榜单冷不丁窜出一匹国产黑马，热度暴涨稳居全球第二。
2026 AI赛道最火的概念——物理AI！
这是 Vibe Coding 的时代，这是 Vibe Working 的时代，这也是语音输入的时代……
“完全抛弃传统的代码编辑器，我直接告诉 AI 去修改代码。”
长上下文模型越来越能“记”，但真正让它们跑到线上时，最先顶不住的往往不是算力，而是KV Cache。
在ChatGPT拥有10亿用户后，AI问答这一定位，显然已经难以撑起其下一阶段的增长。另一方面，Codex每周活跃用户已超500万。很多人囿于名字，以为这是Coding产品。。。。限制了其在编程圈外的增长。
我们今天以 PDF 写论文的方式，已经持续了三百多年。然而论文其实是把一段混乱反复、充满试错的真实研究，讲成一个干净利落、足以服人的完美故事。
靠程序员发家，如今却因为AI要裁掉程序员。
8000元预算推7元玩具？AI购物或许有用，但不多。
我做产业研究这么多年，第一次被一组数字震住，是在今年年初。
Notion 最近发了一篇工程文章，复盘过去两年他们怎么做向量搜索基础设施。
训练大模型时，工程师绝对不会指望网络做一次前向传播就能收敛。它需要数据喂养、Batch切分、学习率控制、验证集筛选以及优化器状态的迭代试错。
其实大概半年前，我就有这个需求了。那阵子我也注意到，阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用，对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座，用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。
Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。
AI 工具推荐现在是门显学。
刚刚，谷歌扔出Gemma 4 12B大杀器！16G轻薄本就能全离线流畅跑通，性能直逼26B巨兽，全体开发者惊呼太震撼了，平民级本地AI封神之作降临。硬核实测速来看！
世界模型火，火到都有点乱了。
Claude Mythos就用6.1×10²⁷ FLOPs提前叩响了奇点的大门。
都以为让AI查数据省事，结果它答得漂亮你却不敢信。Anthropic最近说这事有解了，靠的是一套和代码无关的「笨功夫」。
真没想到啊！物理AI的账单，有一天竟然能和大模型一个价。
NeurIPS 2026 正在用 AI 检测器来判定「论文投稿是否使用 AI」，并作为拒稿的重要依据。
6月3日，千问APP宣布向第三方Agent和Skill全面开放。未来，企业可以在千问中运营自己的品牌Agent。目前，瑞幸、肯德基、蜜雪冰城、东方航空等首批企业已启动测试，并将陆续上线。
马卡龙又出来炒作自己新一轮融资了，但我感到十分难过😭
当大模型 Agent 从实验室加速走向金融、医疗、代码开发等高价值场景，一个隐秘却致命的瓶颈正在浮现：Token 的指数级消耗正引发算力、协作与安全的系统性危机。传统 “堆算力、加参数” 的线性优化已触及天花板，我们该如何在 “输出质量” 与 “经济成本” 之间找到可持续的最优解？
为解决科研中对单篇文献深度解析的需求，佐治亚大学团队提出IntrAgent，专注单篇内容，避免大模型幻觉。通过段落排序与迭代阅读机制，精准提取实验细节与元数据。
我在 2025 年年度总结的文章《Attention is all you need》里，提到在关注 AI 时代的投资机会，看了很多硅谷的播客和视频，一直想来硅谷看看，但自己认识的这边的人不多，恰好看到Linkloud 组织“创业加速营”，安排了不少硅谷当地的华人创业者、大厂从业人员的交流，就报名了，同去的其他人，还有想要 AI 转型或者就在 AI 领域创业的创始人或者中高管等。
