从预训练到智能体共创:OpenAI研究员眼中的AI新范式
OpenAI研究员Karina Nguyen回顾了过去数年AI研究的两次关键扩展范式转变,并结合ChatGPT与Claude等产品经验,分享了智能体(AI Agent)如何从“工具”走向“协作者”,以及这些变化对产品设计与人机协作方式的深远影响。
OpenAI研究员Karina Nguyen回顾了过去数年AI研究的两次关键扩展范式转变,并结合ChatGPT与Claude等产品经验,分享了智能体(AI Agent)如何从“工具”走向“协作者”,以及这些变化对产品设计与人机协作方式的深远影响。
这场演讲来自Arista Networks技术负责人Paul Gilbert,核心不是“堆算力”,而是如何用网络视角重新理解AI数据中心。文章还原他在一线构建网络时遇到的真实变化:全新的流量模式、意外的故障机制,以及为什么“把网络做简单”反而成了最激进的设计原则。
YC合伙人Tom分享了自己一个月的“vibe coding”实验,系统总结了如何与大语言模型协作写代码而不失控。从心态、流程到具体技巧,这是一套来自一线创业者的实战方法论。
Thomson Reuters Labs 的 Shirsha Chaudhuri 通过真实的企业一线经验,拆解了“AI 工作流自动化”迟迟难以落地的关键原因。问题不在模型能力,而在连接、可靠性、标准化和人与 AI 的协作方式。
在 AI Agent 工具爆发的当下,Aparna Dhinkaran 提醒行业:真正决定成败的不是你能不能“做出 Agent”,而是你是否知道它在真实世界里有没有正确工作。这场演讲系统拆解了 Agent 的结构、评估方法,以及语音与多模态时代带来的全新挑战。
这是一场由 OpenAI 开发者体验团队成员 Ilan Bigio 主讲的实战型工作坊。它没有炫技式 Demo,而是从函数调用的“原始用法”出发,一步步推演出 Agent、记忆、委托、异步执行,直到对未来“生成代码式 Agent”的判断,勾勒出一条清晰但正在被忽视的技术演进路径。
Datadog的Diamond Bishop分享了他们构建“永不睡觉的DevOps工程师”的实践经验。这不仅是一个AI Agent产品故事,更是一套关于评估、协作与边界的工程方法论,揭示了AI如何真正进入生产系统。
在通用大模型准确率逼近90%的今天,Writer CTO Waseem Alshikh 用一套真实金融场景评测给出了反直觉答案:越“会思考”的模型,在金融任务中越容易胡编。本文还原这次评测的来龙去脉、关键数据和对行业的深远启示。
这不是科幻设想,而是Augment Code团队的真实经历:一个AI编码代理在人的监督下,写下了自己90%以上的代码。Colin Flaherty分享了这个自举型Agent从集成工具、写测试到给自己做性能优化的全过程,以及他们在实践中踩过的坑与形成的方法论。
这场由 Vercel AI SDK 团队成员 Nico 主讲的 Masterclass,不只是一次 API 教程,而是完整展示了如何用统一接口、工具调用和结构化输出,逐步搭建一个“深度研究型 AI Agent”。从最基础的 generateText,到递归式研究代理,视频给出了清晰、可复用的工程路径。