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这些项目未必都是最成熟的，但它们有一个共同点：没有把模型本身当作产品，而是把 AI 放进一条具体的任务链里，让一个想法变成物品，让一个需求得到回应，或者让一套智能系统真正运转起来。
语核科技创始人翟星吉说，AI项目一定是高层驱动的，但真正主导的是业务部门。他的逻辑很值得琢磨：大部分公司买一个Agent产品，本质上不是买软件，是在做生产投资——就像制造业企业投资一条产线，买的是高级人力服务。 所以决策链路变成了：业务部门真的算出ROI，跑去跟老板说"这东西能帮我们提升产值或者降低成本"，老板说"赶紧买"。
问小白 5 Pro 呈现出一种很接近真实项目成员的工作方式：先确认 Brief，主动拆解任务，持续汇报进度，在文档中留下修改痕迹，最终完成交付。不同路线决定了不同能力上限：对话路线的上限是上下文窗口，资料路线的上限是权限管理粒度，研究流程路线的上限是自动化程度，而项目工作台路线的上限是系统架构的复杂度
YC Spring 2026 Demo Day 这个月就开始了，所以我这两天一直在看 YC S26 这批项目。按 YC 官网公司目录筛选 Spring 2026，这一期已经有 190 多家公司。我筛选了一些我比较关注的项目，分享给大家。
最近发现了一个很便宜的平替方案，是在X上刷到的一个很有意思的开源项目：OpenSquilla 0.5.0（在Github 已经有5.5K Star）当时我还发了一篇推文。它揭示了一个非常反常识的事：一组便宜的国产模型以一定的方式组合起来，居然可以在公开评测上打赢国外更强的旗舰模型们（Claude Fable 5、Opus4.8、GPT-5.5）
GitHub上有个项目叫 Project N.O.M.A.D，33k Star，3k Fork。作者 Chris Sherwood 是个搞网络设备的 YouTuber，Crosstalk Solutions 频道有 38 万多订阅。这项目说白了就是把维基百科、本地 AI、离线地图、离线教育平台全塞进 Docker 里，断网也能用。
现在用 AI 做项目，经常会碰到这种尴尬的情况： 写代码，它喜欢乱造轮子，能用十行解决的事，非要写一大坨。
什么是AI原生支付？随着全世界个体token的消耗量猛增，越来越多的大玩家和初创公司开始瞄准AI支付机制和基础设施的问题。
我们最近在重新思考一件事：到底什么样的 Benchmark，才值得今天继续做？
最近追《歌手》的同事说，胡彦斌已经跟咱是「同行」了——除了编歌，就是天天在办公室玩 Vibe Coding。