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从DALL·E 2到零边际成本：生成式媒体如何重塑内容产业

FAL 的 Gorkem Yurtseven 以亲历者视角回顾了生成式媒体从早期实验到全面爆发的过程，提出“创作的边际成本正在逼近零”的判断，并结合广告、电商与视频等行业，勾勒出生成式媒体即将带来的结构性变化。

这是一次几乎失控的成功。Luma AI 在发布首个视频生成模型 Dream Machine 后，4天内涌入百万用户，基础设施被瞬间压垮。本文复盘演讲者在真实压力下的决策、失误与反直觉选择，拆解他们如何重构推理系统、处理公平调度与突发流量，以及从“非常糟糕的早期方案”走向可持续扩展的关键经验。

在这场演讲中，Bespoke Labs 创始工程师 Ryan Marten 复盘了 OpenThoughts 项目的完整探索过程：为什么 DeepSeek R1 的成功让他们意识到“数据配方”才是推理模型的关键，以及他们如何通过系统化实验，把监督微调（SFT）的推理能力推到新的高度。

Nathan Lambert在这场演讲中，回顾了过去半年推理模型的关键变化，提出了一套“下一代推理”的分类法框架。他从可验证奖励的强化学习出发，解释为何推理不只是更长的思维链，而是一整套可被设计、比较和工程化的能力组合。

Charles Frye 在这次演讲中给 AI 工程师泼了一盆冷水：只会调用模型 API 已经不够了。随着推理成本、延迟和规模问题暴露，理解 GPU 的设计哲学——带宽、并行性和张量计算——正成为构建下一代 AI 应用的基础能力。

这场演讲从一个微妙却普遍的现象出发：为什么几乎所有AI产品都在变成“聊天框+模型下拉菜单”？Maximillian Piras提出“苦涩布局”这一概念，借助模型选择器、模式切换和架构理论，揭示了当下AI UX设计被技术进步反向塑形的深层原因，以及设计师如何走向更“甜”的未来。

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