Sarah Guo:能被 Benchmark 衡量的工作,都不应该是你的创业方向
Sarah Guo:能被 Benchmark 衡量的工作,都不应该是你的创业方向今年开年以来,不管是硅谷、还是国内的 AI 投资圈子,都不太敢投 AI 应用了。
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今年开年以来,不管是硅谷、还是国内的 AI 投资圈子,都不太敢投 AI 应用了。
近日,Anthropic 发布了一篇引发广泛关注的文章《When AI builds itself》。文中披露了极其惊人的内部数据:截至 2026 年 5 月,Anthropic 超过 80% 的合并代码已由 Claude 编写,工程师的日常代码产出飙升了 8 倍;更令人瞩目的是,AI 智能体已经可以自主提出假设、执行长达数百小时的强化安全实验。
多模态长记忆在“看得准、找得到、想得清”三大环节的底层逻辑与工程避坑指南。
前阵子有张梗图,在 AI Agent 圈子里火了:
在3D创作这个圈子,一直有个心照不宣的扎心真相: 那就是最难的一步从来不是生成,而是让模型变为可用资产。
当 AI 教育从屏幕走向物理世界,松延动力正用小布米、课程体系和「学校—机构—家庭」生态闭环,把 K12 机器人教育变成具身智能走进千家万户的第一站。
AI 的能力边界正在不断被刷新。从数学推理到代码生成,再到数字化白领,语言模型和语言智能体在诸多基准测试中已展现出超越人类专家的表现。一个看似顺理成章的判断早已成为共识:语言模型已经具备了扎实的语言理解和语义推理能力。然而,ACL 2026 Oral 的一项研究工作从一个更基础的层面重新审视了这个问题:语言模型真的理解(短语)语义吗?
最近刷资讯的时候,我看到好几个海外大V都在推一个叫 AhaCreator 的产品,是一个 AI 达人接单平台,视频播放量和互动数据都还挺不错。
独家获悉,GUI Agent(图形用户界面智能体)执行平台 「Core-Mate」 近日宣布完成数千万人民币融资。核心团队主要来自字节跳动,成员在用户产品、业务增长和商业化落地中积累了系统经验。在团队看来,下一代 AI 产品的关键不只在模型能力,也在入口、场景和用户行为。
一直以来,各大主流AI公司都严禁用户生成颜色内容,甚至连擦边球都不允许,以防外界对于AI产生什么不好的印象。