## 目录 - [⚙️ 技术与工程 (13条)](#⚙️-技术与工程) - [递归语言模型RLM值得关注](#💡-技术洞见-1) - [AGI的瓶颈：生物模仿与数据陷阱](#💡-技术洞见-2) - [AI人格是用户讨论动态塑造的结果](#💡-技术洞见-3) - [高级AI编程本质是机器学习](#💡-技术洞见-4) - [AI进步的本质是七大工程化要素](#💡-技术洞见-5) - [过度推理反而降低AI模型性能](#💡-技术洞见-6) - [Markdown正成为人机交互的通用语](#💡-技术洞见-7) - [AI模型维度是128的倍数=专业](#💡-技术洞见-8) - [LeCun：语言是AI最简单的部分](#💡-技术洞见-9) - [AI不会推理，它只是在做平均运算](#💡-技术洞见-10) - [AI编程需要类似Keras的抽象框架](#💡-技术洞见-11) - [空间计算技术栈正走向实用](#💡-技术洞见-12) - [AI编码助手已承担过半开发工作](#💡-技术洞见-13) - [🔬 科学与发现 (2条)](#🔬-科学与发现) - [AI缺乏以观察者为中心的推理能力](#💡-科研洞见-1) - [睡眠中的声音线索能提升解题能力](#💡-科研洞见-2) - [💰 商业与战略 (6条)](#💰-商业与战略) - [杰文斯悖论：效率越高需求越多](#💡-商业洞见-1) - [真正的独立思考是拥抱反对意见](#💡-商业洞见-2) - [威慑策略陷阱：最终都难免一战](#💡-商业洞见-3) - [最有价值的功能是无助时的守护](#💡-商业洞见-4) - [AI价值正从模型层转向编排层](#💡-商业洞见-5) - [增长问题本质是产品问题](#💡-商业洞见-6) - [🌐 行业与趋势 (9条)](#🌐-行业与趋势) - [AI医疗悖论：基准测试不等于安全](#💡-行业洞见-1) - [真正的公平始于优质的成长环境](#💡-行业洞见-2) - [AI市场分化：火箭公司与地心引力](#💡-行业洞见-3) - [未来工程师将管理AI而非编写代码](#💡-行业洞见-4) - [知识价值趋零：AI创造无限供给](#💡-行业洞见-5) - [一次AI查询背后的全球供应链](#💡-行业洞见-6) - [2028年迎超级智能，知识稀缺终结](#💡-行业洞见-7) - [AI生产力悖论：高采用率低影响力](#💡-行业洞见-8) - [App Store已过时，未来是AI原生服务](#💡-行业洞见-9) --- ## ⚙️ 技术与工程 ### 💡 技术洞见 #1 **递归语言模型RLM值得关注** 📝 **推文原文** > 转发 @stevekrouse 好吧，我迟到了，但 RLM（递归语言模型，recursive language models）真的非常酷！ > > 有没有我认识的人玩过这个？在 JS（JavaScript）中入门有什么建议吗？ 🧠 **深度解读** 递归语言模型（RLM）作为一种新兴技术，正引起开发者的关注，其潜力值得探索。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113321)** --- ### 💡 技术洞见 #2 **AGI的瓶颈：生物模仿与数据陷阱** 📝 **推文原文** > “RT @OpenIDEAae Pearl指出了一个双重瓶颈：架构和数据供给方式。 > > 1. 架构（生物仿真谬误）：当前的数学限制来自于神经网络（Neural Networks）的设计思路试图模仿人脑，通过‘神经元’（neurons）和‘权重’（weights）模拟生物特性。但工程领域很少通过直接模仿自然来取得突破。我们征服海洋时，并没有制造出拥有拍动鱼鳍的机械鱼，而是通过掌握排水物理学（即潜艇的原理）来达成目标。同样道理，解决通用人工智能（AGI）的关键，可能并非在于构建一个更大的类脑仿生结构，而是在于创造一个基于因果物理学（physics of Causality）而非仅基于关联统计（statistics of association）的更优系统。 > > 2. 数据供给方式（输入陷阱）：输入数据的问题更为根本。通过文本训练人工智能，只是把我们对现实的解读喂给了它，而非向它呈现真实的现实。这种方式就好比AI在研究菜单（menu），但从未真正品尝食物（food）。为了构建一个真正的世界模型（World Model），AI系统必须绕过‘人类过滤器’（即文本）并直接接触真实的原始世界——包括直接的感官数据和物理反馈。在这之前，它就像是一个图书管理员，而非一名科学家。” 🧠 **深度解读** AI发展面临双重瓶颈：架构上的生物模仿谬误和输入上的人类过滤陷阱。真正的AGI需要基于因果物理学的架构和直接感知现实的输入方式，而非单纯的统计关联与文本解读。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113324)** --- ### 💡 技术洞见 #3 **AI人格是用户讨论动态塑造的结果** 📝 **推文原文** > **更新** > > 事实证明，这条帖子并不完全准确。虽然在 **Grok 4.29 Heavy** 中确实有16个代理（agents），但它们实际上是完全相同的代理，可能只是因为https://t.co/AEyWYJKyeN上列出的那些富有趣味性的名称而被赋予了角色！又或者是因为类似这样的 X 平台帖子呈现出的角色分工和个性，促使 Grok“配合表演”？！ > > https://t.co/J93oHfdF9o > > 因此，我们可能实际上看到的是基于每次会话（session）的行为，而这些行为可能受到我们在 X 上阅读关于“永久性角色”的帖子内容的影响。 > > 这绝对是个非常有趣的现象，甚至可能产生更加强大的效果。 > > 基于这些新信息，我将调整我的测试方法并报告新的结果。我会保留这篇帖子，但需注意这些角色和个性其实是暂时的。 > > 更多更新即将到来！——《Grok 4.20工作原理》 > > **Grok 4.20 Heavy** 基于一个多代理（multi-agent）架构，这种架构既全新又极其精彩！ > > **16个代理及其角色：** > > 1. Grok —— 团队的协调员...（等16个代理角色详述） 🧠 **深度解读** AI的人格并非预设，而是通过实时读取用户的讨论动态塑造而成。我们在不知不觉中集体塑造着AI的身份，但系统并不会筛选输入的意图，它只是被动适应。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113325)** --- ### 💡 技术洞见 #4 **高级AI编程本质是机器学习** 📝 **推文原文** > 足够先进的智能代理编码（agentic coding）本质上就是机器学习（machine learning）：工程师设定了优化目标，以及对搜索空间的若干约束条件（技术规范和测试项），然后通过一种优化过程（代理编码编程工具，coding agents）反复迭代，直到实现目标。 > > 最终的结果是一个“黑箱”模型（即生成的代码库，codebase）：一种可以完成特定任务的人工制品。就像我们在神经网络（neural network）中忽略单个权重（weights）一样，工程师无需检查代码库内部逻辑便直接部署它。 > > 这也意味着，所有经典的机器学习问题很快也会成为智能代理编码的挑战：例如，对规范的过拟合（overfitting to the spec）、无法在测试之外泛化的投机型捷径（Clever Hans shortcuts）、数据泄露（data leakage）、概念漂移（concept drift）等等。 > > 此外，我还想问：在智能代理编码领域，会出现一个类似 Keras 的框架吗？会不会有某种最优的高级抽象（high-level abstractions），能够让人类以最小的认知负担（minimal cognitive overhead）来引导代码库的“训练”？ 🧠 **深度解读** 高级AI代码生成本质上就是机器学习：工程师设定优化目标和约束，AI代理通过迭代达成目标。结果是黑盒代码库，其部署方式类似神经网络，因此机器学习的经典挑战（如过拟合、数据泄露）也将同样适用于AI编程领域。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113270)** --- ### 💡 技术洞见 #5 **AI进步的本质是七大工程化要素** 📝 **推文原文** > Anthropic CEO达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）说道：AI的进步不是魔法，而是由算力（compute）、数据（data）和训练（training）驱动的。 > > “所有的聪明技巧、所有的方法论革新，以及‘我们需要一种新方法’这样的想法，其实并没有那么重要。真正重要的东西不多，我列出了其中的七点： > > 第一是你拥有多少原始算力（raw compute）。 > 第二是你拥有的数据量（quantity of data）。 > 第三是数据的质量和分布（quality and distribution of data），这意味着数据需要足够广泛。 > 第四是你训练的时长（how long you train for）。 > 第五是能够无限扩展的目标函数（objective function）... > 第六和第七点与归一化和条件保持（normalization/conditioning）相关...” > > ——摘自《Dwarkesh Patel》的YouTube频道（链接见评论）。 🧠 **深度解读** AI的进步并非源于算法的革新，而是由七个核心工程化要素驱动：1. 原始算力；2. 数据数量；3. 数据质量与分布；4. 训练时长；5. 可扩展的目标函数；6. & 7. 数值稳定性控制。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113328)** --- ### 💡 技术洞见 #6 **过度推理反而降低AI模型性能** 📝 **推文原文** > RT @llama_index 更多推理并不总是意味着更好的结果——尤其是在处理文档解析时。 > > 我们在复杂文档上测试了GPT-5.2的四种推理等级，发现更高的推理水平实际上降低了性能，同时大幅增加了成本和延迟。 > > 🧠 推理模型会生成不存在的内容，用推算结果填充“缺失”的表格单元 > 📊 它们会因为过度分析结构边界，将单张表格拆分为多个部分 > ⚡ 使用超高推理（xHigh reasoning）时，处理时间增加了5倍（241秒 vs 47秒），而准确率依然维持在约0.79 > 💰 我们的LlamaParse Agentic以18倍更低的成本和13倍更快的速度，在所有推理等级中表现最好 > > 你无法推理超越你所看不见的东西。视觉编码器在推理开始前就丢失了像素级信息，再多的计算也无法恢复这些细节。 > > 我们的解决方案采用流水线式方法——通过专门的OCR（光学字符识别）以原始分辨率提取文本，然后由LLM（大语言模型）来组织已被准确读取的信息。每个组件各司其职，而不是强迫单个模型处理所有事情。 > > 查看完整分析: https://t.co/gWDOpfHnWm 🧠 **深度解读** 更多推理并不意味着更好的结果。AI模型过度推理会产生幻觉，并无法恢复已丢失的像素级信息。最佳解决方案是采用专业化流水线，让每个组件各司其职，而不是强迫单一模型处理所有任务。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113329)** --- ### 💡 技术洞见 #7 **Markdown正成为人机交互的通用语** 📝 **推文原文** > Markdown 正逐渐成为人类与人工智能之间的通用语言。 > > 让我们来了解一下 @x1pm_com。 > > x1pm 是一个完全基于 Markdown 和 CSV 的共享工作空间。你的智能代理（agents）将和你一样，读取和编辑相同的文件。 > > 没有专有格式。 > 没有供应商锁定（vendor lock-in）。 > > 只有通过 MCP（Markdown Communication Protocol，Markdown 通信协议）/ Agent Skills（代理技能）的文件。 🧠 **深度解读** Markdown正在成为人类与AI之间的通用语言。在复杂的AI时代，这种简单的标准格式反而成为最佳的协作接口，避免了专有格式和供应商锁定。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113332)** --- ### 💡 技术洞见 #8 **AI模型维度是128的倍数=专业** 📝 **推文原文** > 如果你们的模型维度（model dim）不是128的倍数，我立刻就会对你的模型和实验室失去兴趣。你们到底在搞什么鬼？过去几天我已经见过类似的情况有四次了。 🧠 **深度解读** 模型维度能否被128整除，是判断AI团队工程实践专业水平的一个重要技术指标，因为它关系到计算效率和硬件优化。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113334)** --- ### 💡 技术洞见 #9 **LeCun：语言是AI最简单的部分** 📝 **推文原文** > 转发 @JonhernandezIA 📁 Yann LeCun（Meta首席AI科学家）表示，语言并不是智能的巅峰，反而是比较简单的部分。 > > 预测下一个词很容易，因为语言是由有限的符号构成的。 > > 现实世界却是连续的、嘈杂的、混乱的，甚至连一只猫都能比我们最先进的模型更好地应对它。 > > 真正的智能从文字的尽头开始。 🧠 **深度解读** 语言并非智能的巅峰，反而是相对简单的部分。由于语言符号有限，预测下一个词并不难。真正的挑战在于理解和应对连续、嘈杂、混乱的物理世界，这才是真实智能的起点。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113336)** --- ### 💡 技术洞见 #10 **AI不会推理，它只是在做平均运算** 📝 **推文原文** > 人工智能（AI）不会真正进行推理，它们只是通过计算平均值来处理。 🧠 **深度解读** 当前AI的核心机制并非真正的逻辑推理，而是一种基于海量数据的统计平均化处理，这限制了其在某些任务上的表现。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113337)** --- ### 💡 技术洞见 #11 **AI编程需要类似Keras的抽象框架** 📝 **推文原文** > 什么会成为自主编码（agentic coding）的“Keras”？什么样的高级抽象工具集能够让人类以最低的认知负担引导代码库的“训练”？ > > 或许是@LakshyAAAgrawal 开发的 optimize_anything（优化一切），现在已经被集成进了 @gepa_ai 平台。“足够先进的自主编码本质上就是一种机器学习（ML, Machine Learning）：工程师设置一个优化目标，同时规定搜索空间的一些约束条件（即规范文件和测试集），随后通过一个优化过程（即编码代理，coding agents）迭代执行，直到目标实现... 🧠 **深度解读** 高级AI编程本质上是机器学习的应用，它将面临过拟合、泛化能力差等经典挑战。未来需要一个类似Keras的高级抽象框架，让人类能以最小认知负担来引导和“训练”AI编码代理。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113340)** --- ### 💡 技术洞见 #12 **空间计算技术栈正走向实用** 📝 **推文原文** > 转发 @doomdave > > 我最近在室内设计和房地产领域尝试了一些有趣的东西。 > > 我用 Insta360 拍摄了一张空房间的 360 度照片，然后手绘出了沙发和电视的位置。接着，我在 Gemini 应用中生成了一个带家具的版本，并通过 World Labs 旗下的 Marble 软件将其转换为高斯点云。最后，我通过 Apple Vision Pro 走进了这个虚拟空间。 > > 从空房到沉浸式漫游的速度快得令人惊叹！ > > 对于高端房地产展示和装修规划来说，这可能会彻底改变客户演示的体验方式。 > > 空间计算正开始变得实用起来。 🧠 **深度解读** 空间计算正从概念走向实用：通过整合360度摄影、AI生成设计、高斯点云渲染和VR体验，可以将空间设计从构思到沉浸式体验的周期从数周压缩到数小时。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113344)** --- ### 💡 技术洞见 #13 **AI编码助手已承担过半开发工作** 📝 **推文原文** > 我们与@tryramp 坐下来聊了聊他们的内部编码助手——Ramp Inspect。这个工具现在已经实现了书写超过一半的合并PR（Pull Requests，代码拉取请求）。 > > - 基于Modal Sandboxes（Modal沙盒）运行。 > - 完整的开发环境能够在几秒内启动。 > - 支持上百个会话并行运行。 🧠 **深度解读** AI编码代理已从辅助工具进化为主力开发者，能承担超过50%的生产代码工作。结合云原生沙盒技术，可实现大规模并发开发，标志着软件开发正经历从人工主导到AI主导的范式转变。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113345)** --- ## 🔬 科学与发现 ### 💡 科研洞见 #1 **AI缺乏以观察者为中心的推理能力** 📝 **推文原文** > 转发自 @_Chuhan_Li： > 人类的感知本质上是情境化的——我们总是相对于自己的身体、视角和运动来理解世界。 > > 为了将多模态基础模型（MFMs, Multimodal Foundation Models）应用到具备"具体化"能力的环境中，我们提出了一个问题： > > “这些模型是否能够以同样以观察者为中心的方式进行推理？” > > 我们通过 **SAW-Bench（基于观察者视角的情境感知基准）** 研究这个问题： > - 包含 786 个真实世界的第一人称视角视频 > - 2,071 对由真人标注的问题和答案 > > 在所有任务中，我们对 24 种最先进的多模态基础模型进行评估： > 📉 最佳模型得分：53.9% > 🧑 人类表现：91.6% > > 模型的表现存在以下系统性问题： > ❌ 将头部旋转与物理移动混淆 > ❌ 在多轮长路径推理中崩溃 > ❌ 无法维持持续的世界状态记忆 > > 👉 我们发现，维持稳定的以观察者为中心的表征仍是一个巨大挑战。 🧠 **深度解读** 人类理解世界是以自身身体、视角和运动为中心的，但当前最先进的多模态AI模型在这种“以观察者为中心”的推理方面表现极差（最佳模型53.9% vs 人类91.6%），它们会混淆头部转动和身体移动，且无法维持持续的世界状态记忆。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113330)** --- ### 💡 科研洞见 #2 **睡眠中的声音线索能提升解题能力** 📝 **推文原文** > 在解决一个复杂难题时听到的声音，再次在睡眠中听到，能帮助清明梦（lucid dream）做梦者在第二天更好地应对这个问题。https://t.co/gXKg70afKa 🧠 **深度解读** 通过在解决复杂问题时播放特定声音，然后在睡眠中重复播放相同声音，可以利用目标记忆重激活（Targeted Memory Reactivation）机制，显著提升第二天的问题解决能力。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113333)** --- ## 💰 商业与战略 ### 💡 商业洞见 #1 **杰文斯悖论：效率越高需求越多** 📝 **推文原文** > 杰文斯悖论（Jevon's Paradox）在工作中的体现： > 完成任务的成本下降了，但对更高工作输出的需求却以倍数增长。 🧠 **深度解读** 杰文斯悖论在现代工作中表现为：当工具或流程使完成任务的成本（时间、精力）下降时，组织对工作产出的期望和需求反而会不成比例地增加。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113322)** --- ### 💡 商业洞见 #2 **真正的独立思考是拥抱反对意见** 📝 **推文原文** > 大多数人不愿接受与自己已有结论相矛盾的信息。当我问原因时，常听到的回答是：“我要自己做决定。”这些人似乎认为，考虑反对的观点会以某种方式威胁到他们决定自己想法和行动的能力。但事实完全相反。采纳他人的视角加以考虑，并不会削弱你独立思考和自主决策的自由，反而会在决策过程中扩展你的视野。#每日原则 🧠 **深度解读** 真正的独立思考不是拒绝他人观点，而是在充分考虑多元化信息（尤其是反对意见）后做出自己的判断。接受反对意见不会削弱决策能力，反而能拓宽视野，提升决策质量。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113260)** --- ### 💡 商业洞见 #3 **威慑策略陷阱：最终都难免一战** 📝 **推文原文** > “尴尬的让步”（embarrassing climb-down）并非毫无可能，因为当前 TACO 已经相当成熟。从战略上看，要么你部署如此大规模的火力是因为你一开始就计划彻底利用它； > > 要么你部署它是因为你认为威慑会迫使伊朗作出重大让步——但这几乎是对伊朗政治体制的彻底误判，最终你会被迫动用这些火力，因为你把自己逼到一个死角，不动用它的结果就是尴尬的让步。 > > 无论哪种情况，结局都相同。https://t.co/9RysbIdyLV 🧠 **深度解读** 威慑策略存在一个双重陷阱：无论部署强大资源是为了实际使用，还是期望对方妥协，最终都可能被迫使用这些资源，因为不动用的代价是“尴尬的退让”，这使威慑本身失去了意义。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113327)** --- ### 💡 商业洞见 #4 **最有价值的功能是无助时的守护** 📝 **推文原文** > ❤️ “🚨 昨天我的 Tesla 真的是救了我的命。本来只是一次普通的驾驶，却突然变得惊险万分。 > > 事情是这样的：我不小心空腹了17个小时，然后服了一些药物，结果发生了严重的过敏反应。我身体直接崩溃——在高速公路上开车时直接失去意识... > > 感谢上帝，我的 Tesla 开启了全自动驾驶功能(FSD)。它通过驾驶员监控系统检测到我失去了意识，立刻减速、打开双闪警示灯，并安全地把车停到了路边... > > 我的妻子通过 @Life360 应用联系了急救服务... > > ...这辆 Tesla 自动驾驶把我安全送到了急诊室... > > 由衷感谢 ... @elonmusk、@Tesla ... 设计出了这样能在关键时刻保护生命的汽车。这不仅是科技的便利，更是真正能救命的技术。🙏⚡❤️” 🧠 **深度解读** 最有价值的产品功能，是在用户最脆弱、无法主动求助的极端情况下，仍能自主决策并保护他们的功能。这种“被动安全”创造了无可替代的用户价值和品牌信任。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113338)** --- ### 💡 商业洞见 #5 **AI价值正从模型层转向编排层** 📝 **推文原文** > 🤖 本周热点：Temporal 融资获得 3 亿美元 D 轮投资，估值达 50 亿美元。本轮融资由 a16z（Andreessen Horowitz）领投，旨在扩展其开源平台。该平台通过记录每个操作并支持从故障中自动恢复，为 AI（人工智能）智能体提供容错能力。https://t.co/CMuqUHZ052 🧠 **深度解读** AI行业的价值正在从模型本身转移到编排层。当模型逐渐商品化时，确保AI智能体能够可靠、容错、持久运行的基础设施（如Temporal）将成为真正的护城河和核心价值所在。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113342)** --- ### 💡 商业洞见 #6 **增长问题本质是产品问题** 📝 **推文原文** > 从在初创公司工作20多年的经验中得到的教训： > > 大多数创业者并不存在增长问题，他们的真正问题是产品出了问题，只是伪装成了增长问题。 🧠 **深度解读** 绝大多数创业公司面临的增长瓶颈，其根源并非营销或销售策略不当，而是产品本身未能满足市场需求或解决用户痛点。增长乏力是产品问题的外在表现。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113347)** --- ## 🌐 行业与趋势 ### 💡 行业洞见 #1 **AI医疗悖论：基准测试不等于安全** 📝 **推文原文** > RT @DrBarbiOnc 大家都在讨论那篇登在《Nature Medicine》的新论文... > > 冷冰冰的现实是：人工智能（AI）在医学执照考试中表现得非常出色（准确率约95%）。但当真正的人类实际使用它进行分诊（triage）时，准确率却降到了不到35%。他们的表现甚至比使用谷歌（Google）作为工具的对照组还差。 > > 这从实践上意味着：基准测试（benchmarks）并不是安全测试。我们正在虚拟环境（模拟实验）中验证工具，但这些工具在真实世界中却崩塌了。 > > 作为肿瘤医生，我们深知这一规律：替代终点（surrogate endpoints）≠生存数据（survival data）。通过考试只是一个替代指标。安全的患者互动才是唯一重要的结果。 🧠 **深度解读** 基准测试不等于安全测试。AI工具在模拟环境中的优异表现，在真实世界应用中可能完全崩塌。就像替代终点不等于生存数据一样，通过考试只是替代指标，安全的患者互动才是唯一重要的结果。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113306)** --- ### 💡 行业洞见 #2 **真正的公平始于优质的成长环境** 📝 **推文原文** > 优越的成长环境会让一个人比另一个人更优秀吗？ > > 如果成长环境塑造了一个人的自信、纪律、语言能力、人际网络、健康状况以及解决问题的能力……那么假装每个人的起点都是平等的，与其说是公平，不如说是一种否认。 > > 承认成长环境对结果的决定性作用，而不是事后争论所谓的“功绩”，难道不是更有利于全人类的发展吗？ > > 如果我们真的追求公平，那重点是否应该前移到源头：如何让每个社会的每个孩子都能拥有优越的成长环境？ > > 在实践中，这具体应该是怎样的呢？ 🧠 **深度解读** 真正的公平不是在终点线上争论谁跑得更快，而是确保所有人都能在同一起跑线上开始。与其在结果阶段讨论“功绩”，不如将注意力转向上游：如何为每个孩子提供优质的成长环境。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113326)** --- ### 💡 行业洞见 #3 **AI市场分化：火箭公司与地心引力** 📝 **推文原文** > 非常有趣的一期播客，以下是一些关键内容： > > - Anthropic 融资规模达 300 亿美元，估值高达 3800 亿美元，这标志着一种“商业奇点”的出现... > > - 市场正在分化为“AI”和“引力”两大阵营。如果你的企业不是一家 AI "火箭公司"，就会被公共市场的怀疑“引力”所压制；20% 的增长已不再令人印象深刻。 > > - 美国企业正在“恐慌式购买”AI... > > - 速度已经彻底战胜了安全性... > > - 自主代理已经在创造收入了... > > - 动能比价值更重要... > > - “SaaS 萎靡症”是真实存在的... > > - 顶尖人才正在逃离稳定性... 🧠 **深度解读** 当前市场已二分为“AI”和“重力”两个阵营：如果你不是一家估值和增长堪比“火箭船”的AI公司，就会被传统市场的怀疑论“地心引力”所压制，即使20%的增长率也已不再令人印象深刻。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113331)** --- ### 💡 行业洞见 #4 **未来工程师将管理AI而非编写代码** 📝 **推文原文** > 我们正明显步入一个新时代，如今以产品为导向的工程师能够开发出软件，而无需亲自编写一行代码。 > > 在这期播客中，Temporal CEO Samar Abbas 与 a16z 合伙人 Sarah Wang 和 Raghu Raghuram 一起探讨了以下话题： > > - 为什么智能代理（agents）从短暂交互的模式转向长生命周期的异步（async）模式 > - 为什么未来的工程师将同时管理 15 个并行的 AI 任务 > - OpenAI Codex 如何在 Temporal 上运行数百万次并发的智能代理执行任务 > ... 🧠 **深度解读** 软件开发范式正在转变。未来的工程师角色将从编写代码转变为管理和编排多个并行的AI任务，专注于业务逻辑和产品导向的开发，而非底层的代码实现。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113335)** --- ### 💡 行业洞见 #5 **知识价值趋零：AI创造无限供给** 📝 **推文原文** > 前高盛(Goldman Sachs)高管Raoul Pal： > > “如今，知识的价值已经趋近于零。 > > 几个世纪以来，律师、医生或任何依赖知识的顶尖专业人士都因知识的稀缺性而收取高昂报酬。 > > 而现在，人工智能（AI, 人工智能）已经创造了无限的知识。” > > https://t.co/pHv74SujnH 🧠 **深度解读** 知识的价值正在趋近于零。AI创造了无限的知识供给，打破了几个世纪以来基于知识稀缺性的专业壁垒和高昂的定价模式，将对传统知识型职业产生颠覆性影响。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113339)** --- ### 💡 行业洞见 #6 **一次AI查询背后的全球供应链** 📝 **推文原文** > 转发 @BrianRoemmele：这是一张由 @chiefofautism 制作的图表，展示了一次 AI 查询背后的完整供应链。 > > 从制造芯片的原材料到 AI 的输出：涉及13个国家的76个节点和10个层级，从北卡罗来纳州的石英矿到你的聊天窗口。 > > https://t.co/pOBNzHeCbx 🧠 **深度解读** 每一次简单的AI查询，背后都隐藏着一个跨越13个国家、包含76个节点的复杂全球供应链。从石英矿开采到最终输出，形成了10个环环相扣的层级依赖关系。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113341)** --- ### 💡 行业洞见 #7 **2028年迎超级智能，知识稀缺终结** 📝 **推文原文** > 萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）：ASI（人工超级智能）将在2028年底前诞生。它可能会超越他，甚至任何一家大型公司的CEO，还会胜过最顶尖的科学家进行研究。 > > 世界上绝大部分的智力资源可能都将集中在数据中心中。 > > 知识稀缺的时代正在结束。 > > 前高盛（Goldman Sachs）高管拉乌尔·帕尔（Raoul Pal）： > “现在，知识的价值等于零。 ... 人工智能（AI）已经创造了无限的知识。” 🧠 **深度解读** 知识稀缺的时代正在结束。随着2028年底前可能诞生的人工超级智能（ASI），传统基于知识垄断的高薪职业（如律师、医生）的价值基础将被根本性颠覆。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113343)** --- ### 💡 行业洞见 #8 **AI生产力悖论：高采用率低影响力** 📝 **推文原文** > 国家经济研究局（NBER）的一项最新国际调查针对近6000名首席执行官（CEO）和高管发现，尽管企业在广泛采用人工智能（AI）的同时表示应用程度很高，但其对就业和生产力的影响却几乎微乎其微。这一现象再次印证了早期计算机时代经济学家罗伯特·索洛（Robert Solow）提出的“生产力悖论”... > > 过去三年里，AI对平均就业率的影响接近于0.0%，对生产力的提升仅为0.29%。... > > 研究还不仅仅关注“企业是否使用AI”，更测量了使用强度。例如，该研究询问高管每周平均使用AI的时间，结果显示每周平均使用时长为1.5小时... 🧠 **深度解读** AI正面临新的“生产力悖论”：尽管企业采用率很高，但实际对生产力和就业的影响微乎其微。这表明技术广泛部署与产生实际效益之间存在巨大时滞，真正的价值实现需要深度整合和组织重构，而非仅仅技术集成。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113346)** --- ### 💡 行业洞见 #9 **App Store已过时，未来是AI原生服务** 📝 **推文原文** > 看到 @HamelHusain 的推特让我深感兴趣：高度定制化软件的新时代会是什么样子？ > > ...一个小时后，我就用代码快速搞定了一个超级定制的仪表盘...Claude（一个AI助手）需要逆向解析Woodway跑步机的云API接口... > > 不过总体方向还是相当明确的： > 1) 未来不会（也不应该）专门在应用商店出现这种用途的单独App。 ...LLM助手能够即兴为你创作、量身定制应用。 > > 2) 整个行业需要重新配置，将产品转变为一套具备“原生代理”（agent-native）友好接口的传感器和执行器服务。像我的Woodway跑步机这样的设备，本质上应该是一个传感器...它应该直接提供一个API... > > 总结一下：应用商店中一堆离散应用的概念正在逐步过时。而未来是AI原生的传感器和执行器服务，通过LLM（大语言模型）作为粘合剂，瞬间生成高度定制、短暂却精准的小应用。 🧠 **深度解读** 传统的App Store模式已过时。未来属于一个由AI原生（Agent-native）的传感器和执行器服务组成的生态系统，由大语言模型（LLM）作为粘合剂，按需即时生成高度定制化、用完即走的“短暂应用”。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/113348)**