人人都绕不开的推荐系统，如今正被注入新的 AI 动能。 随着 AI 领域掀起一场由大型语言模型（LLM）引领的生成式革命，它们凭借着强大的端到端学习能力、海量数据理解能力以及前所未有的内容生成潜力，开始重塑各领域的传统技术栈。
在 Mac 上追求效率这件事，从来没停过。我们都用过各种工具来提高工作流速度，从早年的 Alfred 到系统内建的 Spotlight，好用是好用，但你总感觉，它们做的事就那么几样，边界很清晰。
下面是我花一天时间做的游戏Demo，素材全部来自AI生成。
42，这个来自《银河系漫游指南》的「生命、宇宙以及一切问题的终极答案」已经成为一个尽人皆知的数字梗，似乎就连 AI 也格外偏好这个数字。
今天，Sam Altman 在和他弟弟 Jack Altman 的对谈中分享了关于他对未来 5 到 10 年 AI 发展的预测与见解，谈话内容涵盖 AI 科研、人形机器人、超级智能、OpenAI 设备、供应链等话题，并对 Meta 挖人做了回应。
你有没有想过，一个人究竟能创造多大的价值？硅谷一直在讨论 AI 时代的"独角兽创业者"概念，也就是一个人就能打造出价值10亿美元公司的可能性。虽然真正的独角兽创业者还没有出现，但独立开发者 Maor Shlomo 用他的经历向我们证明，这个概念或许并非天方夜谭。
Andrej Karpathy 在 YC AI 创业营的演讲火了。
大家好我是歸藏（guizang），今天教大家制作现在最火的 AI 视频品类。
几个月前，我第一次看到 MCP（Model Context Protocol）的官方定义，心里突然有种特别强烈的感觉： 真正的 AI 产品，一定不仅停留在聊天阶段，必须要能够主动地调用工具、完成任务，真正形成功能闭环。
上世纪 50 年代信息论和 DNA 双螺旋的发现，点亮了生命科学与数字互联网这两个最关键的科技树；今天 AI for Science 开始将这两股洪流汇聚并指数级加速。 大模型对生物系统这样复杂、非线性的系统有着前所未有的理解和生成能力，有望成为加速科学发现的关键引擎。
