这个系列主要是自己想多看一些海外做的比较成功的AI产品，尝试拆解一下他们的冷启动，SEO，增长策略，当然还有产品层面，看看能不能从他们身上学到一些东西，尤其是对于独立开发者以及中小团队来说有没有借鉴的地方。
1、深度研究实际场景 2、深度研究是什么，它用了什么能力？ 3、在深度研究上，AI 为啥比人强这么多？ 4、哪些问题，值得用深度研究方式来做？ 5、怎样用好深度研究，保持结果的稳定性？ 6、各类深度研究产品的特点以及使用技巧？
本研究由广州趣丸科技团队完成，团队长期致力于 AI 驱动的虚拟人生成与交互技术，相关成果已应用于游戏、影视及社交场景
OpenAI 发论文的频率是越来越低了，如果你看到了一份来自 OpenAI 的新 PDF 文件，那多半也是新模型的系统卡或相关增补文件或基准测试，很少有新的研究论文。
今天凌晨1点，OpenAI开始技术直播对ChatGPT进行了重大更新，包括向macOS用户推出ChatGPT会议记录模式，可以转录任何会议、头脑风暴或语音笔记，并快速提取要点然后转化为新的内容。
数据公司收购热潮在周一持续升温，云数据平台Snowflake 宣布收购Postgres 数据库合作伙伴Crunchy Data。知情人士透露此次交易估值约为 2.5 亿美元。
刚刚，OpenAI 正式对外推出了 AI 编码神器 Codex，其目前向 ChatGPT Plus 用户开放。据悉，Codex 在限定时段内提供宽松的使用额度，但在需求高峰期间，可能会对 Plus 用户设置速率限制，以确保其能广泛可用。
Agent 能力边界正在快速演进，未来随着更强的规划和推理能力的不断提升，Agent 们将参与到社会经济运作中。在这一趋势下，将可能诞生类似 Visa 或 Stripe 级别的商业基础设施的机会。
智能体技术日益发展，但现有的许多通用智能体仍然高度依赖于人工预定义好的工具库和工作流，这极大限制了其创造力、可扩展性与泛化能力。
过去两年，以 AI pin 为代表的第一代 AI 硬件产品陆续诞生时，喊出的口号是「杀死智能手机」、「比安卓好用很多倍」。赚足了全世界科创圈的目光。
