11:48官方账号Latent Space (swyx)(博客/媒体)行业传奇人物Andrew Ng开始涉足AI工程领域,关注不可避免的趋势。行业Andrew NgAI工程行业趋势推荐理由:Andrew Ng加入AI工程领域,值得关注其带来的影响和趋势。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Andrew Ng
11:38爱范儿@刘学文雷鸟创新李宏伟谈智能眼镜发展,强调AI与AR结合,AI为当前重点。行业雷鸟创新智能眼镜AI+AR推荐理由:雷鸟创新李宏伟分享智能眼镜未来趋势,AI与AR结合值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 雷鸟创新
09:35Geek@geekbbAI厂商可能不再收费,转而补贴用户,以获取更多真实数据。公网数据资源紧张,优质数据流向付费厂商,免费厂商面临淘汰。行业AI厂商补贴用户数据获取推荐理由:看看AI行业的新趋势,补贴用户可能是获取数据的未来策略。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI厂商
01:37OpenRouter@OpenRouterAI探讨模型周期变化、基准测试局限性及AI应用潜力未达天花板时的情况。行业模型周期AI应用潜力行业趋势推荐理由:了解模型周期变化和AI应用潜力,洞察行业趋势。原文稍后读已读值得跟进有用关注 模型周期
23:05量子位@思邈Visa大中华区总裁张文翊在AI重塑商业的背景下,强调信任对商业发展的重要性。Visa正利用AI技术提升支付安全,并探讨与合作伙伴共同构建信任生态。行业VisaAI技术支付安全推荐理由:Visa总裁张文翊谈AI与信任,了解支付安全新趋势。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Visa
10:23爱范儿@郑廷旭爱范儿发布文章,探讨巴掌大的墨水屏为何成为当前热门 AI 终端。文章提供行业分析,无具体数字或基准名称。行业AI 终端墨水屏行业趋势推荐理由:爱范儿分析了小墨水屏的火爆原因,了解行业趋势,不容错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI 终端
07:58官方账号Clement Delangue@ClementDelangue71°Vercel AI Gateway显示开放模型权重占比已达62%,较两个月前增长显著。企业采用仍处于早期阶段,工具需适配模型无关性。行业开放模型AI工作负载Vercel推荐理由:Vercel最新数据显示,开放模型在AI工作负载中的占比显著提升,值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 开放模型
17:58Yangyi@Yangyixxxx企业AI转型的上半场感觉快结束了。这一阶段主要完成了基础设施搭建和初步应用试点。许多企业已经完成了AI工具的引入和员工培训。下半场将更注重深度业务整合和价值创造。行业企业AI转型AI落地行业趋势推荐理由:聊聊企业AI转型的阶段性变化,适合关注AI落地的人看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 企业AI转型
14:21AI Will@FinanceYF5Chamath Palihapitiya通过分析SEC文件指出,流行词过度使用后价值会回落。他观察到"AI"一词自2022年底持续上升,现已在大型公司文件中几乎无处不在。而"Agentic"一词虽然基数接近零,但采用曲线比AI更陡,正在变成新的"必提词"。他认为AI是真实变革,但目前只有少数公司从我们的慷慨投入中赚钱,花钱到看到价值的路径尚未打通。行业AgenticChamath PalihapitiyaAI投资推荐理由:Chamath用SEC文件数据告诉你,下一个被炒作的AI词可能是"Agentic",但赚钱的公司还很少,别盲目冲。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Agentic
07:18官方账号Clement Delangue@ClementDelangueHugging Face CEO Clement Delangue在推文中强调,在开放科学和开源AI方面领先的国家或公司,数年后将在前沿领域占据主导。他指出开源模式能大幅加速AI进步,美国正是通过此路径取得领先。该观点引发行业讨论。行业Clement DelangueHugging Face开源AI推荐理由:Hugging Face的CEO直言:现在拥抱开源,未来才能领跑AI。看看美国怎么赢的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Clement Delangue
21:19elvis@omarsar0Sriram Krishnan指出开源模型正迎来爆发期,@thinkymachines 的Inkling模型今天发布,证明可以接近SOTA性能且有清晰训练路线。多个团队如Grok/Cursor、Muse Spark也在推出开放权重模型,在编程和智能体领域形成多元化生态。组织因数据控制需求而愿意牺牲部分前沿模型访问权,同时担忧前沿实验室未来竞争。5个因素包括:开源可定制、企业从鼓励Token使用转向成本控制、地缘政治推动国家采用开放权重模型。行业Sriram KrishnanInklingMuse Spark10 个信源在谈事件专题推荐理由:Sriram Krishnan分析了开源模型为什么越来越火,提到Inkling、Muse Spark等新模型,解释了组织选择开源的真实原因。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Sriram Krishnan
00:50Yangyi@Yangyixxxx行业观察者杨毅提出,当人们不再评估DAU(日活用户)而开始评估DAA(日活智能体)时,意味着Agent作为消费主体的时代达成共识。这一转变的前提是Agent拥有唯一标识。该观点反映了AI行业对智能体角色认知的深化,可能影响产品评估标准和商业模式。行业智能体DAUDAA推荐理由:杨毅提出了一个有意思的观点:从DAU到DAA的转变可能标志着Agent时代的真正到来,值得想想智能体作为用户意味着什么。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
12:25IT之家(博客/媒体)国家发展改革委7月7日宣布,已布局30余个国家人工智能应用中试基地,推动央国企开放1000余个应用场景,重点行业AI渗透率突破80%。去年我国AI手机、AI电脑等智能终端出货量超1亿台,今年销量预计将首次超过非AI产品。人工智能原生办公智能体月访问量超2000万次,日均词元调用量达数百万亿次。Counterpoint Research预计2026年生成式AI机型占全球手机出货量45%,2027年达52%。工信部6月发布实施意见,推动具身智能与信息通信融合,培育AI手机、电脑等终端产品体系。行业国家发改委AI手机AI电脑推荐理由:发改委给出了官方数据:AI手机、电脑今年销量要超过传统产品了,渗透率已达80%,落地速度比想象中快。原文稍后读已读值得跟进有用关注 国家发改委
08:32Ate-a-Pi@svpino如今开发者不再争论Python与JavaScript谁更好,转而讨论Claude、Codex、Cursor等AI编程助手哪个更强。这一趋势表明模型能力比拼已取代编程语言讨论,成为技术社区的核心话题。行业关注点从语言特性转向AI辅助工具的实际效果。行业ClaudeCodexCursor5 个信源在谈事件专题推荐理由:现在大家聊的不再是Python和Java,而是Claude、Codex、Cursor谁更好使,这条推文精准点出了行业风向的转变。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
05:18官方账号Clement Delangue@ClementDelangueHugging Face CEO Clement Delangue 在推特上与 @dee_bosa 和 @vipulved 共同提出“Summer of Open-source AI”概念。这条推文目前已获得 18 个赞和 2218 次浏览。该提法意在强调 2025 年夏天将成为开源 AI 模型和工具加速发展的阶段。行业Hugging Face开源模型AI社区推荐理由:Hugging Face 老大喊出了“开源 AI 的夏天”,这不是什么神秘口号,而是对行业风向的预判,值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hugging Face
13:24AI Will@FinanceYF5X平台用户@FinanceYF5发布帖子称,一批西方公司正在将AI工作负载迁移到中国AI模型。该趋势已从技术选择上升为采购决策层面的战略议题。帖子未列出具体公司或模型名称。行业中国模型AI工作负载迁移西方公司推荐理由:有人在X上发了西方公司转用中国模型的名单,这事已经从技术选型变成采购策略了,值得看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 中国模型
14:21Richard Socher@RichardSocherRichard Socher指出,随着越来越多的人使用AI,对幻灯片、电子表格、文档等工作成果的可接受标准将上升。目前多数管理者尚未精通AI,因此低质量结果尚未普遍受到惩罚。未来,达不到AI辅助水平的工作者可能难以保住职位,顶级人才借助AI会变得更加出色。行业Richard SocherAI工作质量行业趋势推荐理由:Richard Socher的观点很直接:以后用AI做不好工作的人会很难混,顶尖的人会更强。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Richard Socher
13:16a16z@a16za16z最新图表显示,AI原生初创公司平均员工数显著低于传统科技初创公司。其中,AI原生公司中位员工数为10人,而非AI初创公司中位数为25人。a16z分析了2023-2024年成立的3000多家初创公司数据。这一趋势反映了AI工具对团队效率的提升作用。行业a16zAI原生初创公司推荐理由:a16z用数据告诉你,AI初创公司为什么人少效率高。看看AI怎么帮团队瘦身。原文稍后读已读值得跟进有用关注 a16z
11:26andrew chen@andrewchen博主Andrew Chen在X上对比2002年“Google it”、2015年“Uber over”到2026年可能的“GPT it”或“Claude it”,指出AI尚未形成通用的动词化品牌。该帖获得157条评论、2次转发和86个赞。讨论聚焦于GPT和Claude两大模型为何未能像Uber或Google那样成为日常行为代名词。行业动词化品牌化行业趋势推荐理由:Andrew Chen发现一个有趣现象:Google和Uber都成了动词,但GPT和Claude还没有。聊聊为什么AI品牌还没渗透到日常用语里。原文稍后读已读值得跟进有用关注 动词化
09:01Gary Marcus@GaryMarcusGary Marcus在推特分析Anthropic的Q3表现,提到tokenmaxxing下降。他指出来自中国模型的进步和缺少xAI一次性补贴的影响。他预测Q3业绩将低于Q2。行业AnthropicGary MarcusxAI10 个信源在谈事件专题推荐理由:Gary Marcus用三个因素预测Anthropic业绩,直接点出行业竞争影响。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Anthropic
12:51AI Will@FinanceYF5Outcast Ventures 与 Coatue 联合发布的 Talent Mobility Index 利用招聘、跳槽和 AI 融资数据衡量人才流动性。该指数显示,AI labs 曾聚集了最顶尖的研究人才,而如今这些人才开始离开实验室自主创业。这一趋势被视为推动下一波 AI 创新的关键动力。报告强调,创新浪潮的核心不仅是技术突破,更是顶尖人才的重新分布。行业Talent Mobility IndexAI创业顶尖人才推荐理由:这个指数用招聘和融资数据告诉你,AI 顶尖人才正从 labs 涌向创业,不看会错过创新浪潮的信号。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Talent Mobility Index
11:34Shashikant Kore@kshashiMint报道了Persistent公司的Anandesh博士关于AI对中层管理影响的观点。他早在2010年代SaaS和云计算兴起时就警告中层管理的效用下降。现在,由于公司营收增长停滞,企业开始裁员以改善利润,而AI被归咎为原因。但IT服务公司需寻找新增长点,因为裁员有极限。行业PersistentAnandesh行业趋势推荐理由:Persistent的Anandesh博士早10年就预测到了,现在AI加速了中层管理的消亡。不是耸人听闻,是行业现实。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Persistent
12:34AI Will@FinanceYF5本文指出,为了让AI智能体或助手有效工作,它们需要被赋予与同岗位人类完全相同的工具权限,如手机号、信用卡和邮箱地址。这一观点强调了AI与人类协作时权限对等的重要性,是AI从辅助工具向自主智能体演进的关键一步。文章还列举了多家相关公司,包括AI助手和基础设施提供商,表明这一趋势正在被行业关注和推动。行业AI智能体工具权限人机协作推荐理由:做AI智能体开发的团队需要正视权限对等这一核心问题,它直接决定了AI能否真正替代人类执行复杂任务。建议关注文中提到的Infra提供商,它们正在解决这个基础设施难题。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI智能体
06:32Paul Graham@paulgPaul Graham 在推文中指出,AI 的发展将同时提升对形式化方法的需求和供给。一方面,AI 系统越复杂,越需要形式化验证来确保正确性;另一方面,AI 工具也能降低形式化方法的实施成本。这一观点呼应了 Jane Street 博客中关于形式化方法在 AI 时代重要性的讨论。行业形式化方法AI 验证Paul Graham推荐理由:做 AI 系统或形式化验证的开发者值得关注——AI 既让形式化方法更必要,也让其更易用,平衡点在哪是关键。原文稍后读已读值得跟进有用关注 形式化方法
11:41AI Will@FinanceYF5Sierra 联合创始人 Bret Taylor 预测,未来 3-4 年内,消费者会更倾向于选择使用 AI 电话代理的企业,而非依赖传统呼叫中心的企业。他以餐厅预订为例,指出如果餐厅没有 OpenTable 或 Resy,他会直接选择别家。Taylor 认为,人们将要求 AI 服务以避免等待,尽管目前尚未完全实现,但他乐观地认为 3-4 年内这将成为常态。他批评了过去 10-15 年糟糕的机器人体验,并强调现在的 AI 代理已具备对话、多语言和系统访问能力,如同从马车升级到飞行汽车。行业AI 电话代理客户服务Sierra推荐理由:Bret Taylor 的预测直击消费者痛点——没人愿意在电话里等待,做客服或餐饮生意的团队值得关注这个趋势,提前布局 AI 电话代理可能成为竞争优势。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI 电话代理
21:39rohanpaul_ai@rohanpaul_ai72°印度最大私营雇主 TCS 的董事长 Natarajan Chandrasekaran 表示,AI 智能体的数量未来可能达到与公司员工数相当的水平。TCS 已宣布裁员 1.2 万人,AI 年化收入达 23 亿美元,并与 OpenAI 达成数据中心协议。该公司预计,随着 AI 接管编码、测试、支持和后台工作,招聘将减少,但也会出现新的 AI 相关岗位。这一趋势冲击了印度 3150 亿美元的 IT 服务外包模式,因为 AI 智能体可在云端运行,无需依赖低成本人力,可能颠覆传统外包的劳动力套利逻辑。行业AI 智能体IT 外包TCS10 个信源在谈事件专题推荐理由:TCS 董事长公开承认 AI 智能体将替代大量人力,做 IT 外包或关注全球劳动力市场的读者,这条消息直接关系到你的行业未来走向,值得细读。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI 智能体
14:49IT之家(博客/媒体)OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼在最新博文中明确表示,完全自动化一切并非公司追求的未来,转而强调人机协同发展模式。此前 OpenAI 曾计划在 2028 年 3 月前构建完全自主的 AI 研究系统,但现已放弃该目标,改为探索 AI 与人类研究人员协同完成研究工作。奥尔特曼指出,AI 能力越强,人类设定方向、权衡利弊和运用判断力的作用就越重要。他还提议成立国际组织来协调前沿 AI 工作,必要时放慢技术发展速度以确保安全。行业OpenAI人机协作AI 安全10 个信源在谈事件专题推荐理由:奥尔特曼的转向给所有关注 AI 发展方向的从业者敲响警钟——完全自动化不是终点,人机协作才是务实路径。做 AI 产品、政策或战略规划的人,值得点开看看 OpenAI 为何放弃激进目标。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenAI
04:15Augment Code@augmentcodeAugment Code发布了一条推文,提出“AI原生”的定义正在不断变化,并邀请CircleCI的专家共同探讨如何应对这一趋势。视频中讨论了AI原生开发的核心挑战,包括工具链的演进、开发者的适应策略以及团队协作的变革。对于关注AI编程和开发者工具的团队来说,这是一个值得思考的话题。行业AI原生开发者工具编程助手推荐理由:AI原生标准不断变化,做AI编程工具和开发流程的团队需要重新思考自己的定位,建议点开视频看看CircleCI的视角。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI原生
21:28PolymarketMoney@PolymarketMoneyAnthropic 的估值在短短几年内从 2023 年的 41 亿美元飙升至 2026 年 5 月的 9650 亿美元,增长超过 230 倍。这一增长反映了 AI 行业对前沿模型和基础设施的狂热投资。关键节点包括 2025 年 3 月的 615 亿美元、9 月的 1830 亿美元,以及 2026 年 2 月的 3800 亿美元。如此快速的估值膨胀凸显了市场对 AI 领导者的极高期望,但也引发了关于泡沫风险的讨论。行业Anthropic估值AI 投资10 个信源在谈事件专题推荐理由:AI 投资人和创业者需要关注 Anthropic 的估值曲线——它揭示了资本对 AI 赛道的押注节奏,做战略规划或融资决策的团队值得点开看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Anthropic
19:14官方账号Decoder@Matthias BastianOpenAI 正在调整其 AI 发展路线,不再追求到 2028 年实现完全自主的 AI,而是强调人机“协同”模式。CEO Sam Altman 和首席科学家 Jakub Pachocki 呼吁建立国际机构,必要时可减缓前沿 AI 开发速度。这一表态标志着 OpenAI 从早期“完全自动化”愿景的转向,反映了对 AI 安全和社会影响的更深思考。文章还提到,OpenAI 认为人类应始终在关键决策中保持控制权。行业OpenAIAI 安全人机协同10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI 主动降低对“完全自动化”的预期,做 AI 战略或政策研究的团队值得关注——这可能是行业风向转变的信号。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenAI
17:21IT之家(博客/媒体)印度软件外包巨头塔塔咨询服务(TCS)董事长 N Chandrasekaran 在年度股东大会上表示,预计未来公司员工与 AI 智能体的数量将持平,AI 将自动化部分人工任务,因此招聘速度将放缓,但公司不打算裁员。去年七月 TCS 已裁员超 1.2 万人。Chandrasekaran 强调,AI 智能体与员工将协作共存,同时新的岗位和机会也会出现。这一表态反映了印度 3150 亿美元 IT 行业对 AI 颠覆劳动密集型商业模式的普遍担忧。行业AI 智能体IT 外包塔塔咨询服务推荐理由:TCS 的转型信号对全球 IT 外包和软件服务从业者是个重要警示——AI 智能体正在替代部分人工岗位,做外包、IT 服务或企业软件开发的团队值得关注这一趋势,提前思考自身技能和业务模式的调整。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI 智能体
16:14AI Will@FinanceYF5本文指出,随着监管增多和人才难招,AI在合规领域已跨过信任门槛。真正的赢家不是用AI替换一两个人,而是将整套监管、软件和人力合规体系重新用代码写一遍。这意味着合规赛道的终局是体系重构,而非简单的人力替代。行业AI合规监管科技行业趋势推荐理由:合规团队和创业者值得一读——AI正在从辅助工具变成体系重构者,看懂这个趋势才能抓住下一波机会。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI合规
18:42Julien Chaumond@julien_cCoinbase CEO Brian Armstrong 在 X 上分享了对模型路由趋势的看法,认为对智能的需求近乎无限,但未来 12-18 个月内,80% 的工作负载将运行在便宜 99% 的模型上,仅 20% 需要最新高端模型。他类比高端 MacBook 或游戏 PC 的配置比例,指出价格下降速度远超摩尔定律,因此瓶颈将是能源和算力而非模型本身。Coinbase 正积极将提示路由到更便宜的模型,在 token 使用量指数增长的同时保持成本基本持平。行业模型路由成本优化Coinbase推荐理由:做 AI 应用或负责成本优化的团队,这条关于模型路由的洞察直接关系到你的预算和架构选择——Coinbase 已经验证了在 token 使用暴增时成本可控的路径,值得参考。原文稍后读已读值得跟进有用关注 模型路由
11:42Yangyi@Yangyixxxx据观察,自今年年初以来,美国AI初创公司对中国模型的调用量显著增加。这一趋势反映出中国AI模型在性价比上的竞争优势日益凸显。数据表明,越来越多的海外开发者开始选择中国模型作为底层技术支撑。这标志着中国AI模型在国际市场上的影响力正在快速提升。行业中国模型性价比AI初创推荐理由:中国模型在性价比上的优势正在吸引美国AI初创公司转向,做模型选型或关注行业趋势的开发者值得关注这一变化。原文稍后读已读值得跟进有用关注 中国模型
22:13Junyang Lin@JustinLin610一位研究者分享了对 AI 递归自我改进(AI making AI better recursively)的复杂感受。他认为这一方向潜力巨大,但同时也让人感到人类研究者的重要性在逐渐降低。他预测未来人类监督将变得更加原则化和高层级,而想象力和远见将比以往任何时候都更重要。这条推文引发了关于 AI 发展对人类角色影响的广泛讨论。行业AI 递归自我改进人类研究者行业趋势推荐理由:AI 递归自我改进正在重塑研究者的角色,做 AI 研究或关注行业趋势的人值得一读,思考自己的定位和未来方向。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI 递归自我改进
08:46AI Will@FinanceYF5一位AI从业者在SuperAI峰会开幕前分享真实押注:今年赢家不是模型最强的团队,而是能在真实企业环境中存活的产品。大多数AI项目无法落地。他预测“Agent”一词将不再等同于聊天机器人,演示和部署将真正分开。最好的交易发生在饭桌上,而非舞台上。这些观点反映了行业从技术炫耀转向务实落地的趋势。行业AI落地Agent企业应用推荐理由:从业者的真实押注戳中了AI落地的核心痛点——做AI产品的人、企业决策者、投资人,看完会重新思考自己的策略。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI落地
08:44AI Will@FinanceYF5a16z 指出视觉AI正进入第二波浪潮:第一波让生成图片变得容易,第二波将聚焦于生成可编辑、可测试、可发布的视觉制品。这比单纯比拼像素更难,也更具商业价值。文章认为,真正的机会在于构建能融入工作流的视觉工具,而非只是输出静态图像。行业视觉AIa16z设计工具推荐理由:a16z 点明了视觉AI的下一个金矿——从「出图」到「出产品」,做设计工具、内容生产或创意平台的团队值得关注这个方向。原文稍后读已读值得跟进有用关注 视觉AI
18:12Naval@naval知名投资人 Naval 在 X 上发文,预测软件平台将全面转向智能体优先(agent-first)架构。这意味着未来的软件设计不再以人类用户操作为中心,而是以 AI 智能体自动执行为核心。这一转变将彻底改变开发范式、交互方式和商业模式,开发者需要提前布局。行业智能体软件架构行业趋势推荐理由:Naval 的预判点明了 AI 时代软件架构的根本转向,做平台或 SaaS 的团队值得认真思考——你的产品准备好被智能体调用了吗?原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
05:34rohanpaul_ai@rohanpaul_ai英伟达CEO黄仁勋在公开场合表示,AI智能体对Cadence、CrowdStrike、Dassault、Palantir、SAP和ServiceNow等企业软件公司不是威胁,而是完全相反——智能体将创造最大的机遇。他强调,AI智能体能够增强这些公司的产品和服务,而非取代它们。这一观点为当前关于AI替代人类工作的讨论提供了重要视角,尤其针对企业级软件市场。黄仁勋的言论暗示,AI智能体将推动企业软件行业的增长,而非颠覆现有格局。行业AI智能体企业软件黄仁勋1 个信源在谈事件专题推荐理由:黄仁勋给企业软件公司吃了定心丸——AI智能体不是来抢饭碗的,而是来造新饭碗的。做企业软件或关注AI落地的团队,值得听听这位行业大佬的判断。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI智能体
10:51IT之家(博客/媒体)OpenAI CEO山姆·奥尔特曼透露,公司内部词元消耗冠军每月使用约1000亿个词元,远超六年前的10万个。外部用户消耗更高,令其难堪。OpenAI内部设有词元消耗排行榜,员工常炫耀高使用量,而其他企业如亚马逊、Uber则在严控成本。奥尔特曼表示,AI成本问题已从2026年初的无人关注变为当前重大难题,OpenAI正探索降本增效方案。行业OpenAI词元消耗AI成本10 个信源在谈事件专题推荐理由:AI成本飙升已成行业痛点,OpenAI内部的高消耗案例揭示了模型使用成本失控的风险,做AI应用或模型部署的团队值得关注,避免重蹈覆辙。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenAI