一位在硅谷摸爬滚打30年的老兵，花了4个月时间，跟Anthropic近40人深聊后，他揭示了一个残酷的公式：工作量碾压人数=创新井喷，人数碾压工作量=内卷开始。谷歌就是这么废掉的。
驱动具身智能进入通用领域最大的问题在哪里？
2026 年初的这场“小龙虾狂欢”里，喧嚣不断，尤其在Moltbook各种“翻车”讨论后，它的很多“炒作”气息被大家捕捉。
大家好，我是极客杰尼。 上一篇聊了怎么把公众号排版 Skill 装进 OpenClaw。
上映于2013年的《Her》，是焦可最喜欢的一部电影。影片中的AI Samantha没有脸、没有形象，人们能感知的，只有她温柔沉静的声音。当Samantha说出，“最近你经历的事情太多了，你失去了一部分的自己”，男主角潸然泪下。
是时候打破运动行业的「苦难叙事」了。 做一款 AI native 的运动手表，会有多少想象空间？
"我最初装上Codex时说，绝不会让它完全控制我的电脑。这句话大概坚持了两小时。"OpenAI CEO Sam Altman在Cisco AI Summit上坦承，自己现在用两台笔记本电脑工作——一台
直到OpenAI发布GPT3.5的第3年后，人们才好像恍然意识到：AGI 的 A 其实有可能是Anthropic。
很多人都没注意到，谷歌悄悄放了一个大招，既不是 Gemini 也不是 nano banana pro，而是一份报告。这份报告调研了全球 3446 名企业高管（这些企业年营收都不低于 1000 万美元，不是小卡拉米）。
训练一个生成模型是很复杂的一件事儿。 从底层逻辑上来看，生成模型是一个逐步拟合的过程。与常见的判别类模型不同，判别类模型通常关注的是将单个样本映射到对应标签，而生成模型则关注从一个分布映射到另一个分布。
