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赵长江聊了智界怎么用AI改造造车逻辑，和传统车企思路很不一样，想了解智能汽车新玩法可以看看。
看看Gary Marcus怎么用一句话说透LLM行业的冰火两重天，收入和股价飞涨，但企业实际收益和盈利问题依旧。
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。
来看看AI模型性能的诡异规律：Sonnet 3.6为什么突然那么强，后续又掉回去了？挺有意思的行业观察。
HuggingFace的CEO亲自表态，反对限制开源AI。他讲了开源怎么省钱、怎么让个人跟大公司竞争，比那些空泛的争议文实在多了。
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。
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。
a16z的Anish Acharya聊了个有意思的观点：以往技术只帮我们动脑，AI却能帮我们动情。听听他怎么说。
Richard Socher分析了AI为啥还没让GDP起飞，第三点很多人没想到——很多行业根本不需要那么智能。
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。
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。
西雅图不只有AWS和微软，这份统计列出了55位来自Anthropic、OpenAI等公司的C级高管，让你看清AI人才聚集地。
别被AI乐观派忽悠了，Gary Marcus用铁路和航空的类比讲清了泡沫破裂后硬件可能迅速贬值的现实，值得一看。
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。
EpochAIResearch用1600+招聘信息扒出中国六大AI公司的真实布局，不看报告不知道他们在抢什么人。
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。
Radical AI创始人说材料界真正的壁垒不是模型，是实验室。想搞AI+材料的朋友值得一看。
