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当算力比代码更重要：Ramp如何重构AI Agent的脚手架

Ramp工程负责人Rahul Sengottuvelu用真实生产系统说明：在大模型时代，最该被优化的不是规则和代码，而是“能否随算力变强”的系统结构。这是一场关于Agent架构、工程取舍和未来软件形态的反直觉分享。

在这场来自AXA德国的真实分享中，Jeronim Morina用保险业的复杂场景，拆解了为什么“提示工程”正在失效，以及DSPy如何把大语言模型重新变成一个可优化、可度量、可工程化的系统。

这篇文章还原了YC Decoded对“Scaling Laws”的完整叙事：从GPT-2到GPT-3确立规模定律，从Chinchilla纠偏“只堆参数”的误区，再到OpenAI用推理模型与测试时算力开启新一轮扩展路径。你将理解：为什么AI并未撞墙，而是正在换一条更陡峭的增长曲线。

在这期《The Lightcone》新年特辑中，Y Combinator合伙人抛出了对2025年的一组大胆预测：AI可能再夺诺奖、稳定币走向日常支付、宏观利率左右加密市场，以及“可视频对话”的真人感AI即将出现。这不是技术清单，而是一幅正在成形的未来图景。

这是一场来自 YC Gaming Tech Talks 的真实创业分享：Spellbrush 如何用 GAN 把角色设计从“昂贵且难以扩展”的人力密集型工作，变成可规模化的 AI 流程。文章不仅解释技术原理，还揭示了数据偏差、算力成本和艺术创作边界这些更少被谈及的关键问题。

OpenAI联合创始人Wojciech Zaremba在YC的这次分享，没有炫技式的模型细节，而是从个人经历出发，解释为什么机器人、游戏和深度学习是通往通用人工智能的关键路径。这是一堂理解AI“为什么这样发展”的入门课。

在这场罕见而随性的Whale AMA中，Sam Altman坦率谈论了创业为何是一种“可习得的超能力”，YC如何看待失败与拒绝，以及他对不平等、自动化和情绪焦虑的真实思考。这不是一场宏大宣言，而是一组来自一线的判断与困惑。

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