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当大模型“没学过这门课”：用规则补齐LLM的知识盲区

这支视频讨论了一个常被忽视的问题：当大语言模型进入几乎没有训练数据的领域时，该如何继续发挥价值？作者提出了一种务实的方法——用“可验证的规则和经验法则”去弥补知识缺口，让模型在低知识密度领域依然具备可用的推理能力。

许多团队投入大量精力做LLM评估，却依然在生产环境频频翻车。本文基于AI Engineer的一场演讲，解释为什么常见的评估体系会“看起来很好、实际上没用”，以及如何通过持续对齐评估器、数据集和真实用户需求，让评估真正产生价值。

在这期Y Combinator访谈中，Perplexity CEO Aravind Srinivas回顾了公司从一次次失败实验走到AI搜索的过程。他分享了一个反直觉的判断：Perplexity的目标并非“杀死Google”，而是用更聪明的方式，帮助用户问出他们原本不会问的问题。

Y Combinator合伙人在《Light Cone》中讨论了AI如何重塑企业软件的价值结构：模型正在被快速商品化，而真正的护城河转向工作流、业务逻辑与数据。本文提炼他们对“智能成本归零”、SaaS新周期以及AI优先公司的关键判断。

很多B2B创业者在第一次被客户问到“多少钱”时都会愣住。YC合伙人Tom用一套极其务实的方法，教你如何用“价值”而不是“感觉”来定价，并解释了成本、竞争、销售模式如何共同决定一家公司的生死。

当 OpenAI、Anthropic 被不断神话为“终结者”，YC 的两位合伙人选择用历史和亲身经历泼一盆冷水。他们认为，AI 并不会杀死创业公司，真正危险的是误解技术、误判趋势，以及把“AI”当口号而不是工具。

在这期设计评审中，Y Combinator 总裁 Garry Tan 亲自点评多家 AI 创业公司官网，从混乱的产品叙事到一眼就懂的价值表达，揭示了 AI 时代创业者最容易忽略、却最致命的问题：你到底在解决什么，以及为什么是现在。

Apify 创始人 Jan Curn 提出一个激进判断：通用智能不会诞生于更大的模型，而是来自大量自治 Agent 的互动。通过 MCP，这些 Agent 首次具备“发现工具、购买服务、协同工作”的能力，一个真正的 Agentic Economy 正在出现。

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