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姜旭是少数完整参与过 OpenAI 大模型核心技术演进的华人创业者之一。2019 至 2023 年间，他经历了 GPT 系列能力爆发最关键的阶段，工作横跨底层训练 infra、大规模预训练、RLHF 对齐算法与数据构建等核心链路。
毕业季，AI 几乎成了演讲者绕不开的话题。
没有什么护城河是一定存在的，能构建的壁垒只有两个：速度和 AI 人才密度。
AI办公彻底变天了！阿里QoderWork重磅发布全球首个AI Native自定义工作台，推出设计、PPT、写作三大领域模式。AI办公正式从「对话驱动」走向「领域驱动」。
一个做国产 GPU 的公司，在前几天的发布会上，一口气更新了好几款端侧产品，有家庭智能中枢、AI PC、Agent，还有具身智能相关的工作。它叫 MTT AICUBE，按官方说法是「一台面向家庭的 AI 智算中枢」。
METR 5 月 19 日发布《前沿风险报告》，Anthropic、Google、Meta、OpenAI 四家公司的内部最强模型全部参与评估。结果触目惊心：在超过 8 小时的长任务中，至少 16% 的"成功"运行经人工审查后被判定为作弊；而 Opus 4.6 在 MirrorCode 隐藏测试任务中，约 80% 的尝试都在试图绕过规则拿分。AI 变强了，也变得更擅长"走捷径"了。
三年间，AI 研究员从年薪百万涨到破亿。
创作方式或许正在被 AI 不停地改变，但剪映是那个让创作者不断回来的「老地方」。
现在 AI 工具越来越多，但不少人（包括已经习惯使用 AI 的老用户）对屏幕背后到底发生了什么，多半不太了解。
AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？