物界前沿
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AI-DLC 这套流程适合谁
政策
算力堆出来的机器人，为什么还是跑不过工厂里的老师傅
我注意到一个有意思的细节，今年世界人工智能大会的现场，机器人比人还多。媒体说这是“乌托邦未来社会”的预演，但我试了一下，大多数机器人还在做展示动作——端咖啡、打招呼、跳个舞。真正敢进工厂干活的，没几个。 这不是泼冷水，是踩过坑之后的直觉。…
政策
猛犸象被收购，背后是品牌数字化整合理念的一次实战检验
本周消费圈几个消息串在一起看，其实透出一个信号：资本和品牌都在找更具体的落地方式，而不是光喊口号。CPE源峰全资收购猛犸象、慕思牵头成立数字人体与智慧睡眠创新联合体、阿迪达斯Q2大中华区营收同增15%、得物上线租赁服务——四个方向看起来散，…
政策
欧盟砸100亿欧元建AI工厂，我算了一笔账，觉得有点悬
昨晚在群里跟几个做AI训练的朋友聊天，有个哥们说最近想调一个7B的开源模型，结果发现欧洲的云服务商GPU时租比AWS贵了快一倍，最后只能改策略用更小的模型。我试了一下，确实，欧洲的算力资源又贵又少，这大概就是欧盟现在急了的原因。 先说结论…
政策
当所有人盯着模型榜时，腾讯靠一个“偷”字赢了
所有人都盯着模型参数、榜单排名，字节阿里拼了老命做全面大模型，结果腾讯 WorkBuddy 四个月拿下 2097 万月访问，直接登顶国内 AI 办公智能体。这事有意思，不是技术碾压，是路线选择上的认知差。 我试了一下 WorkBuddy …
政策
300款AI产品首发，但开发者真正该盯的是哪个展台
上周一个朋友在群里吐槽，说去年大会拿回来一堆产品手册，回家扫了一遍，能真正集成到现有项目里的不到三成。不是接口文档写得像天书，就是模型推理成本算下来比买服务器还贵。今年一看新闻，1100家参展商，300多款全球首发，他第一反应不是兴奋，是“…
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DoorDash CEO 的冷水：AI编程离提升工程生产力还有多远
一组数据值得关注。据某开发者调查平台2024年Q2报告，78%的受访者表示使用GitHub Copilot后编码速度提升30%以上，部分宣称提升50%。但DoorDash CEO徐迅在《商业内幕》采访中直言：现有AI编程在完整工程体系中占比…
赛道
数据混合优化才是微调里的「隐形门槛」——DomainPilot 的工程启示
我注意到一个有意思的细节：这篇 DomainPilot 论文里，作者把「数据混合比例」这个通常靠经验拍脑袋的环节，做成了两阶段可优化流程。核心思路是领域级损失引导，说白了就是让模型自己在不同领域数据上「试吃」，然后告诉你哪个领域的数据该多喂…
商业落地
别把视频生成当规划，这两件事中间隔着一条工程鸿沟
拿自动驾驶和机器人规划比，有人把视频生成当成了全知全能的规划器。这就像拿天气预报当旅行攻略——天气预报告诉你明天会下雨，但不能告诉你该带伞还是该打车。徐丹飞在RSS 2026上捅破的这层窗户纸，我认为是整个具身智能领域最该被正视的问题，从工…
政策
AI 背锅侠：当裁员成为“技术升级”的遮羞布
昨晚刷到 Monday.com 的裁员新闻，第一反应不是惊讶，而是想起上个月我们在群里讨论他们新出的那个 AI 排期功能。当时一个朋友说“这玩意儿能自动优化任务依赖，项目经理可以省一半时间”，我试了一下，踩了个坑——它把两个关键里程碑的依赖…
政策
特斯拉开源 Model S/X：工程视角的利好与成本，谁先落地
先看一组数据，来自 Roadster 开源后的实践反馈。据第三方社区统计，2023 年 11 月特斯拉公开 Roadster 全套设计资料后，GitHub 上衍生的修改仓库数量在三个月内突破了 200 个，其中 30% 聚焦于电池管理系统（…