真正的 AI 系统不是一个 Chat 窗口，而是一个智能的工作现场。 工具越多，效率反而越低？一项来自《哈佛商业评论》的调查显示，员工每天平均切换应用程序超过 1200 次，一年下来累计浪费的时间高达 5 个完整工作周，占全年总工作时间的 9%。
感谢 Moose 老师非常细致地分享了： 他从WAIC 大会现场观察了国内 AI 的最新动向——从大厂展区的大模型生态，到独立团队的创意产品，涵盖办公、教育、设计、视频等多个场景。通过这些案例，可以更清晰地看到 AI 在 2025 年的三种趋势：套壳的传统产品、短期的效率工具，以及真正有潜力的垂直平台与智能体（Agent）
Vibe Coding（Claude code、Cursor、Lovable） 把原本8周的开发周期压缩成2天 现在，同样20倍的加速在营销圈上演—— Vibe Marketing： 一个人➕n 个AI Agent和自动化工作流，几小时就能把营销想法落地了，杠杆效应大到离谱。
在机器人操作任务中，预测性策略近年来在具身人工智能领域引起了广泛关注，因为它能够利用预测状态来提升机器人的操作性能。然而，让世界模型预测机器人与物体交互的精确未来状态仍然是一个公认的挑战，尤其是生成高质量的像素级表示。
GPT-5是一个分水岭，终于学会了「推理」。联创Greg Brockman最新访谈畅谈了OpenAI AGI之路，未来AI可以做到边用边学，在超临界模式下推导出N阶后果。
自GPT-2以来，大模型的整体架构虽然未有大的变化，但从未停止演化的脚步。借OpenAI开源gpt-oss（120B/20B），Sebastian Raschka博士将我们带回硬核拆机现场，回溯了从GPT-2到gpt-oss的大模型演进之路，并将gpt-oss与Qwen3进行了详细对比。
目前三星正被各方压力拉扯，资源被摊得很薄，营收增长停滞，利润空间被压缩到不舒服。芯片业务的下滑尤其扎心——2024年第二季度半导体部门运营利润只有4000亿韩元，而分析师的预期是2.73万亿韩元，这差距不是一星半点。
今年，AI+医疗无疑成了全球市场的热门赛道，而Truemeds凭借其独特的商业模式，成为印度在这一领域的黑马。
在大多数人还在讨论AI如何影响白领工作时，一家叫Topline Pro的公司已经悄悄拿下了2700万美元的B轮融资，专门为美国的蓝领创业者们打造AI驱动的商业操作系统。这不是什么遥远的科幻故事，而是正在美国50个州同步上演的商业革命。
所有学LLM的人都要知道的内容。 这可能是对于大语言模型（LLM）原理最清晰、易懂的解读。
