Gemini 3.1 刚上线,Google 悄悄把“原型开发”这件事改写了
如果你还在写 PRD、排需求、等工程排期,这个视频会让你坐不住。Peter Yang 用 Gemini 3.1 + 全新 AI Studio,演示了一种几乎“反瀑布式”的产品开发方式:先做原型,再谈对错,而且快到离谱。
如果你还在写 PRD、排需求、等工程排期,这个视频会让你坐不住。Peter Yang 用 Gemini 3.1 + 全新 AI Studio,演示了一种几乎“反瀑布式”的产品开发方式:先做原型,再谈对错,而且快到离谱。
一个完全不会写代码、也不会用Blender的人,用聊天的方式,把AI Agent接进了3D软件,最后还把模型放上了网页。这不是炫技视频,而是一次对“软件使用权”正在转移的真实演示。
如果你还在关心哪个模型参数更多、谁在榜单上领先,那这周的AI新闻会让你意识到:战场已经变了。OpenAI、Google、Anthropic 和 DeepSeek 同时释放出一个信号——模型本身,正在退居幕后。
大多数人以为 AI 工具的价值在于“更强的模型”,但 Peter Yang 在这支视频里抛出一个更狠的观点:真正拉开差距的,是原型速度。用 Google AI Studio,他在 17 分钟里走完了一个完整的产品原型流程,甚至直接给 AI Studio 本身“打补丁”。这不是教程,是一次产品思维的示范。
这期视频真正刺痛人的地方,不是又多了几个AI工具,而是一句几乎反行业共识的话:大多数AI产品的问题,不在模型,而在审美、判断力和取舍。Greg Isenberg通过Weavy的一次完整演示,揭开了为什么我们正在批量制造“AI垃圾”。
中国具身智能圈,长期被技术理想主义叙事主导。但这期播客里,高继扬给出了一个几乎相反的答案:不靠天赋、不靠浪漫,而是靠工程拆解、效率和长期主义。他从Waymo、商汤、Momenta一路走来,讲清楚了机器人为什么一定是“整机+供应链+数据”的苦活。
一篇爆文刷屏、工程师开始把工作“交给AI走开几小时”,而资本正在用数百亿美元投票。TBPN这期节目把几条看似零散的新闻拧成一条线:AI已经越过试验期,开始重塑你的工作、你的工具,甚至政治与舆论场。
当所有人还在迷信“更大参数=更强智能”时,Jeff Dean 在这期 Latent Space 里反复强调一个反直觉结论:AI 的胜负,早就从规模竞赛转向了“帕累托前沿”的争夺。更小、更快、更便宜,反而才是下一阶段的核心战场。
如果SpaceX真的上市,最关键的人可能不是Elon Musk,而是一个很少出现在头条里的名字:Michael Grimes。他的回归,被视为下一轮超级IPO和AI资本叙事重新启动的信号。
今年超级碗,真正让科技圈坐不住的不是哪支球队,而是 AI 公司集体下场买广告。OpenAI、Anthropic、Google 甚至 CoreWeave,用同一块全球最贵的广告牌,暴露了一个信号:AI 的竞争,已经从模型指标,升级为大众心智争夺战。