招聘是企业中信息损耗最严重的场景之一：从业务方描述“我需要能解决这个问题的人”，到 HR 翻译成关键词逐一筛选，每个环节都在吞噬语义信息。初级 HR 30%～50% 的工作日花在重复的搜索与外联上；AI 工具普及后，单个职位平均收到近 250 份申请，被动渠道的质量更加被稀释。
Feeling AI要补齐的，是世界模型最被低估的一块拼图——动态交互的模型层能力。
在 AI 圈，模型至上论正在遭遇前所未有的挑战。当所有人都在屏息等待新模型再次刷新智力天花板时，AI 基础设施领军人物、LangChain 联合创始人 Harrison Chase 在最新对话中抛出了新预判：大模型正在沦为大宗商品，而决定 Agent 成败的，是那个包裹在模型外的 Harness 。
AI 能做翻译大家都知道，而且呢，AI 还会做一种更高级的翻译：中译中、英译英，简单来说，翻译空气。
3 月 31 日下午，技术圈炸了锅： Claude Code，这款被公认为当前最强的 AI 编程助手，因为一次内部失误，核心代码逻辑暴露在了全球开发者面前。
每天 120 万亿 Tokens，这就是今天上午火山引擎 AI 创新巡展上，豆包大模型亮出的最新成绩单。
一篇 AI 论文，能否同时引发学术争议与 900 亿美元市值震荡？
Claude Code 不是一个套了终端界面的 AI 聊天工具。
Tanay Jaipuria 本周写了一篇很有意思的文章，核心论点只有一句话：每家 AI 应用公司最终都会垂直整合，变成全栈公司。
DigClaw 创始团队意识到，快速变革的AI时代下，利用大模型捕捉并处理这些商业“弱信号”成为可能，而这将彻底重构 B2B 获客的基础设施。2025 年，DigClaw 正式起航，试图用 AI 重构信息基础设施，用商业“弱信号”识别“你在什么阶段、什么业务、什么场景之下需要什么产品”，并转化为 B2B 企业可落地的商业阿尔法。
