Gemini这一年:一次“转折点”背后的模型、组织与未来
这是一次来自Google DeepMind一线的内部复盘。Logan Kilpatrick用不到12分钟,讲清了Gemini过去一年真正的转折点:为什么2.5 Pro意义重大,DeepMind为何从“纯研究”转向“研究+交付”,以及他们眼中多模态、Agent和“无限上下文”的下一站。
这是一次来自Google DeepMind一线的内部复盘。Logan Kilpatrick用不到12分钟,讲清了Gemini过去一年真正的转折点:为什么2.5 Pro意义重大,DeepMind为何从“纯研究”转向“研究+交付”,以及他们眼中多模态、Agent和“无限上下文”的下一站。
Traversal.ai CEO Anish Agarwal 直言,生产环境软件“不断出问题,而且只会更糟”。在这场演讲中,他拆解了现代软件排障为何正在失效,并分享了他们如何用 AI Agent 重构工程师的故障处理方式。
本文基于Y Combinator现场讨论,深入解析AI浪潮下年轻人如何规划人生和职业。你将看到真实创业故事、行业独特洞见,以及面对技术变革时的具体选择困境。无论是大学生、工程师还是创业者,这些经验和观点都能为你在AI时代找到属于自己的路径。
Prime Intellect 的 Will Brown 认为,推理模型与 AI Agent 并非两条独立技术路线,而是同一问题的不同侧面。本次演讲从强化学习的复兴讲起,结合架构、奖励设计和玩具案例,揭示了训练“会行动的推理模型”为何正在变得可行,却依然充满挑战。
这不是一篇鼓吹MCP未来无限的文章,而是一位亲手做过MCP服务器的工程师,对现实问题的坦诚复盘。David Cramer 结合自己在 Sentry 的实践,讲清楚了 MCP 真正擅长什么、不擅长什么,以及为什么“现在就押注它”可能是个危险决定。
Dex Horthy在这场演讲中提出“12-Factor Agents”方法论,试图解决一个现实问题:为什么我们能快速做出AI Agent Demo,却很难把它们变成可靠的软件系统。核心不是模型多强,而是工程边界、控制流与上下文的掌控。
Rick Blalock在一次真实而略显混乱的现场演示中,讲清了当下AI Agent最被低估的难题:部署与运行。他用学生项目和自身踩坑经历,解释为什么Serverless并不适合长跑型Agent,以及为什么“Agent Native”的基础设施正在成为新一代云的分水岭。
Zapier团队分享了两年构建AI Agent平台的真实教训:难点不在模型,而在评估与反馈系统。本文还原他们如何把失败当作产品燃料,建立数据飞轮,并用工程化方法驯服不确定性的AI系统。
Sourcegraph CTO Beyang Liu 认为,AI 编码代理不是更聪明的 Copilot,而是一种全新的软件交互范式。他从模型演进、产品设计到真实用户行为,拆解了“如何真正用好编码代理”这项正在浮现的新技能。
这场来自 AI Engineer 的分享,直面一个正在失控的问题:当 AI Agent 不再只是聊天,而是代表用户调用 API、操作系统、执行交易,安全体系还能沿用老一套吗?Bobby 和 Cam 用真实架构、失败隐患和现场 Demo,给出了基于开放标准的答案。