如果你在现场,可以去 Golden Gate Ballroom 4 号展台找 Pinecone 团队聊聊 RAG 和向量检索的实际问题。做检索增强或语义搜索的开发者能借此拿到一手的产品答疑,比看文档效率高。
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Ollama 跑去首尔和 FriendliAI 办了场聚会,150 人到场、650 人报名,CEO 亲自讲开源模型生态的走向。想了解韩国开发者圈对本地跑模型的热度,或者关注 Ollama 全球社区动向的,可以看看。
这条帖子聊的是个很实际的话题:Claude 被限制访问后,有个账号能干什么、能不能把订阅费赚回来。作者没给完整教程,但评论区吵得挺热闹,做副业或者靠 AI 接单的人可以看看思路。
有人逆向了录音豆的蓝牙协议,Mac 上免费用微信语音输入法,0 费用 0 延时,不用飞书也能连。想折腾输入法的可以拿 Agent 改一下仓库代码,自己封装个应用就行,注意没开源许可证别分发。
The takeaway is that multi-round iteration plus a domain checklist beats one-shot prompting for complex projects like games. Developers using Claude or similar agents can fork the guizang skill to inherit combat design, game-feel and build-size optimisation practices without redoing the research. Anyone packaging their own project experience into skills will find the requirement-interview, tool-research, self-verify loop a useful template.
歸藏用 Fable 5.2 花一下午、45 亿 token 做出了能玩的 3D 动作游戏,整个打包进 30MB 的 HTML 文件,链接可以直接试玩。想知道现在的模型做游戏上限在哪,自己去玩两把最直观。
博主用 Fable 5.2 一个下午就做出了能直接在浏览器玩的 3D 动作游戏,模型、场景、动作全是 AI 生成的,成品只有 30MB。想看 AI 游戏生成现在到什么水平的可以试试他的 demo,做小游戏开发的人也该留意网页分发这个方向。
有人拿 Fable 5.2 把安克录音豆的开源客户端重写了,塞进 Qwen0.6b 做本地语音识别,还能切豆包云端转写。想折腾离线语音输入设备或者玩录音硬件的可以看看这条改造思路。
百度加入 LMArena 的 WebDev 榜单了,这地方全靠用户盲测投票排名,水不了。想看国产模型写网页的真实水平、和国际模型同台比个高下,可以直接去 arena.ai 看数据。
WSJ 报道称 Nvidia 董事会要罢免黄仁勋,理由涉及私生活并牵扯所谓中国间谍,传闻成分不小。作者点出关键问题:为什么这些旧事现在被翻出来、谁会从中受益。关心芯片供应格局和中美 AI 竞争的人都该看看这个视角。
百度这次发了 ERNIE 5.5 Flash Preview,280B 参数只激活 14B,1M 上下文,速度超 200 tokens/sec。它的 WebDev 分数已经追平 Qwen3.8-Max,压过 DeepSeek-V4.1-Flash。权重 11 月 25 日前用 Apache 2.0 开源,想本地部署写代码的可以盯一下。
LMArena 官方晒了百度 ERNIE 5.5 Flash Preview 的成绩:Code Arena WebDev 榜第 17 名,和 GPT、Claude、Gemini 系列同台排名。分数来自真实网页开发任务的盲测,想选国产模型做前端编码的可以看这个榜单。
Google 这个 gemini-decision-1 挺有意思,一次推理打 1,000 道分,只给概率不给文字,做分类和过滤比让模型写一段解释便宜快多了。用 Gemini API 做审核、路由、打标签的可以试试,免费档就能跑。
Grok 现在能直接住进团队的 Slack 和 Teams,当个 AI 同事用。结合 HeyGen 数字人还能帮你批量做社媒 UGC 内容。做运营、要多人协作出内容的团队可以看看这个玩法。
Anthropic 自己爆料,让 Mythos 干 AMD GPU 适配,3 天搞定,Claude 自己写了近 100% 的内核,以前这活要几十个工程师干几个月。做底层工程和算力采购的人该看看,芯片生态的门槛可能要变了。
Neo4j 两位讲师在 AI Dev NYC 开实操课,讲 RAG 最大的坑:检索到的证据不一定适用当前场景。他们会用图数据库的实体连接缩小证据范围,还教怎么让智能体判断证据够不够。做 RAG 或 Agent 评估的工程师值得去听。
A framework company becoming a model lab shifts competition for document AI toward vertically integrated benchmarks-plus-models-plus-agents stacks. Its ParseBench and ExtractBench families give developers neutral-ish yardsticks for comparing OCR and extraction tools before purchase. RAG engineers and enterprise teams processing contracts, invoices or reports should track these benchmarks when shortlisting parsing providers.
做了三十年装置艺术的 Mariko Mori,这次用 Claude 写代码做出了展览里的生成动画。不会编程的创作者也能借 AI 实现视觉作品,做艺术或想跨界用 AI 的朋友可以看看这个案例。
Agent 在 demo 里跑得漂亮,真实用户一上手就容易翻车。Plurai 做了个数字孪生环境,让 Agent 先在仿真世界里失败、修复,再面对用户。还能把线上故障转成回放测试新版本。做 Agent 开发的可以直接接入 Claude Code 或 Codex CLI 免费试用。
xAI 把 Grok Bot 推到 v1.0 了,团队可以把它拉进 Slack、Teams 甚至 Zoom 会议里干活,还会自己认领待办。对比单个聊天窗口式的 Bot,它更像个常驻同事。用 Team 或 Enterprise 套餐的团队可以直接试。
这只是个简短猜测贴,信息量有限。如果你正好在关注谷歌和 OpenAI 的模型竞争,可以当个线索去看后续正式发布和评测数据,再决定要不要跟进。
这篇讲透了一个反直觉的现实:国内 AI 短片创作者先是赚了一波,几个月后全部卷死,钱全被字节这类分发平台赚走。创作者的广告投放占成本 80%,AI token 才 5%。做内容创业或想靠 AI 生成变现的人值得对照自己业务的护城河。
Lenny Rachitsky 这份就业报告数据很扎眼:科技岗位总量涨了 17%,但设计和用研分别跌了 28% 和 45%,涨的全是数据中心和硬件岗。如果你在软件行业找工作或者带团队,这份数据能帮你判断往哪个方向转。做硬件、供应链的朋友反而迎来机会窗口。
做分类、路由、审核这类只需要判断的场景,现在可以不用解析大模型输出文本了。Google 这版一次能挂 1000 个问题还支持音视频输入,比 OpenAI 同名产品更激进,做客服分流、内容审核的开发者可以直接去 AI Studio 拿免费 Key 试。
做 agent 的朋友可以关注:Google 新出的 Decision 1 模型专门干路由、工具选择、评分这类活,单次请求能评 1,000 个问题,输出还不收钱,比拿大模型硬生成省多了。建议拿去替换自己 agent 里的分类和校验环节试试。
微软的 MAI Transcribe 2 在 OpenRouter 上从首周 70 万次涨到每周 850 万次转录,整个语音转文字类目同期涨了 3 倍。做会议记录、语音输入这类功能的开发者可以看下 OpenRouter 的榜单,选型时有个真实用量参照,比厂商自吹靠谱。
a16z 两位合伙人写了篇 B2A 经济的论题文章,说智能体正在取代人类成为互联网的主要客户。做产品的可以看看自己家的 API 和购买流程对智能体够不够友好,这波变化可能会重新洗牌分发渠道。
GitHub 找了三位 Java Champion 聊他们用 Copilot 的真实日常,从写样板代码到审遗留代码都有讲到。核心观点挺实在:Copilot 能加速,但代码正确性还是得自己把关。写 Java 的朋友可以看看别人怎么用。
Axios 独家爆料,特朗普批了打击转运 Nvidia 芯片的公司,但商务部长 Lutnick 反复拦着不让执行。这不是新模型新闻,而是美国出口管制执法内幕,做芯片生意或关注中美科技博弈的人都该看看。
宝玉把自己常用的提示词封装成了开源技能库,直接复制到 Claude 或 ChatGPT 里就能用。想偷懒提升输出质量的可以翻翻这个仓库,比零散收藏提示词省事。
Simon Willison 注意到官方把推荐提示词改成了让模型当“代码库所有者”。这会影响代码智能体的默认行为,写代码的人值得看看这句新提示词怎么改的。
Perplexity Computer 这个名字来自 SemiAnalysis 的博客,Dylan Patel 说自己 AI 支出 45% 花在持久化智能体上,还顺手吐槽了 Claude Tags 和 OpenAI 的 Slack 智能体。做智能体产品或工具选型的可以看看这条对比。
这是 Lenny Rachitsky 第五份半年就业报告,数据很扎眼:前端、iOS/Android 职位一年掉了近一半,Forward Deployed Engineer 涨了 4.6 倍。正在找工作的工程师和设计师可以看看哪些方向还有机会,做职业规划别只盯着客户端了。
ElevenLabs 的高管在访谈里聊了个很实在的判断:等人工客服排队的人,会慢慢改成点名要和 AI agent 谈。做客服、外呼产品的开发者可以看看他们怎么讲低延迟语音对话的价值,对比 Retell、Vapi 这类同赛道产品也有些参考。
Microsoft Research 的人聊 AI 时代怎么做安全测试,把红队、蓝队、紫队各自干什么讲得很清楚。做安全或想给自家系统做攻防演练的工程师可以听听,比单纯讲攻防对抗的视角更完整。
在 Cisco 做过 70 多起收购的 Volpi,把 AI 基建和当年互联网浪潮放在一起对比:投资强度从 GDP 的千分之几涨到 2%,但他反而更乐观。聊到 Nvidia 该怎么应对定制芯片挑战、GPU 为何保值,做基础设施投资的和创业的人都该听听。
The practical gain is roughly doubled sensitivity to non-coding regulatory variants, which is where most GWAS hits and rare-disease candidates live, making the model directly useful for variant prioritisation. Genomics researchers, clinical genetics teams, and biotech pipelines evaluating open genome models can fold it into existing annotation workflows. Teams working with tissue-specific datasets should check whether their cell types fall within the 68 covered tissues.
NVIDIA 在首尔办了一场 Agentic AI 黑客松,冠军直接抱走一台 DGX Spark。想在韩国做智能体产品的开发者可以关注这类活动,顺便摸一下 DGX Spark 的本地开发体验。
The actionable shift is that harness-side memory may be a dead end for continual learning, with weight updates on small models doing the real work. Agent builders and ML engineers evaluating frameworks like OpenClaw or Hermes should treat Continual-ARC as a screening tool before committing to a stack. Teams chasing domain-specific performance can weigh fine-tuning a compact model against prompt and memory engineering. AI researcher Elvis Saravia highlighted the work as aligning with his ongoing research into harness-model co-evolution.
Google AI Studio 负责人 Logan Kilpatrick 发帖官宣团队落地了一项新能力,已在 Google 多个产品中铺开,具体细节还没公布。关注 Gemini API 和 AI Studio 的开发者可以先去控制台看看有什么变化,等官方文档再确认。
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