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探索Elser团队背后的故事。 当AI接管代码和影像后，社媒上一度流行“一句话跑出游戏”的各种DEMO演示。 可直到今天，完全用AI打造的现象级游戏，几乎无处寻觅。为什么？在Coding Agent和
当算力真正成为稀缺资源时，人们会发现，在任何一个机构里，往往只有几十名研究者贡献了大约80%的成果。真正昂贵的不是研究者本人，而是与他配套的算力。因此，如果拥有一定的Token预算，你要把它分配给谁，为什么。
本周五，AI 社区热烈讨论的是一个端侧大模型部署技术，它能让笔记本 RTX 4060 跑 Qwen 3.6-35B，桌面 RTX 5090 跑得起 DeepSeek-V4-Flash 284B。而且都是单卡，模型都是满血的。Codex 生产 trace 的中位 decode 速度是 33 token/s
突发，GPT-5.6 Sol 开启大幅降价！未来三个月，API 价格和 credit 价格（超出计划包含额度后的按需付费用量）一起砍掉超过20%。目前，API 端已经即时生效，符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex credits 正在陆续推送。
今天一大早，AI圈被这个消息刷屏了。外媒曝出猛料：Anthropic成功挖角前谷歌高管、大名鼎鼎的「TPU之父」Amir Salek！看来，Anthropic要自己造芯片了。此前，Anthropic就从OpenAI那里挖来了自研芯片骨干。
等了四个月，DeepSeek的多模态模型：deepseek-v4-flash-vision-exp，终于发布。我也是第一时间赶到现场，连夜开始实测。相比V4 Flash最大的不同，就是支持原生支持图片输入了，但图片生成当然还是没有的。
这期节目的嘉宾黄东旭，就是Token Maxing热潮的亲历者。他曾经只用最前沿的模型，每天账单三四百美元。让他转变的，是前沿模型的智力碾压和中国开源模型们的崛起——Fable 5可以一句话终结Agent群的讨论，同时大量的日常任务可以做到“只烧电费，不烧Token”。他的结论是：不是前沿模型用不起，而是本地开源模型底座+前沿模型的搭配，成本可控，更具性价比。
Anthropic开学校了，所有课程免费。而且是新员工入职教什么，这里就教什么。起因他们发现，每个月有数百万人访问Anthropic官网，想知道AI到底该怎么用。但除了有技术背景才能看懂的文档，也找不到什么特别有体系的教学。
商汤科技这次正式开源的SenseNova U1.5 Lite，其亮点如下：而且啊，SenseNova U1.5 Lite依旧保持了8B的大小，还能在复杂排版与精准编辑等核心的场景上比肩闭源的GPT-Image-2：
前两天发了个深度思考的Prompt，没想到大家反馈还挺好，然后也有人说，能不能把过去我写过以及一些最有用的Prompt整理个合集，再给大家分享一下。 然后我就翻了一下，才发现过去几年，确实已经零零散散