把“机器人前台”做成真人对话:实时视频AI的工程真相
这场由 Pipecat 与 Tavus 联合分享的演讲,罕见地从工程一线拆解了“实时对话视频 AI”为什么过去很糟、现在终于可行,以及真正的难点不在模型本身,而在编排与部署。读完你会理解,一个 600 毫秒响应的对话式视频系统,究竟是怎样被搭出来的。
这场由 Pipecat 与 Tavus 联合分享的演讲,罕见地从工程一线拆解了“实时对话视频 AI”为什么过去很糟、现在终于可行,以及真正的难点不在模型本身,而在编排与部署。读完你会理解,一个 600 毫秒响应的对话式视频系统,究竟是怎样被搭出来的。
这场演讲不是在讲“为什么要做评估”,而是直面一个更残酷的问题:当LLM真正进入生产环境,评估体系该如何跟上复杂度和速度?Dat Ngo结合大量真实落地经验,给出了一套围绕可观测性、信号设计和工程化迭代的评估方法论。
在这场演讲中,Braintrust 的 Manu Goyal 用童年故事和自动驾驶的真实经历,解释了为什么“Eval”不是AI开发的附属品,而是决定模型能否安全、快速走向生产的核心基础设施。
本文梳理了4Erunner Ventures联合创始人Kirsten Green在Y Combinator专访中的核心观点,涵盖AI产品创新、用户关系新范式、产品分发与市场竞争、健康与安全等领域。通过真实案例和前沿预判,帮助创业者理解AI时代的产品机会与挑战。
微软CEO Satya Nadella在Y Combinator的访谈中,深刻剖析了AI如何作为工具重塑知识工作、产业平台和社会结构。他以亲身经历和鲜活案例,讲述AI应用、平台演进、变革阻力与未来量子突破,揭示了AI落地背后的真实挑战与机遇。
本文带你走进Sam Altman在Y Combinator访谈中的深度思考,揭示OpenAI如何从一群“被认为疯了”的创业者,成长为全球AI创新的引擎。你将看到AI技术演进背后的关键决策、团队故事,以及对未来AI硬件、智能社会的独特预判。
本文基于Andrej Karpathy在Y Combinator的演讲,深入解析了软件从传统编程到神经网络、再到大语言模型(LLM)驱动的三次范式转变,结合他在Tesla和个人项目中的真实经历,揭示AI如何重塑开发者角色、软件生态与未来机会。
本文深度还原了Scale AI创始人Alexandr Wang的创业历程、技术洞见和对AI未来的独特预判。通过具体故事和行业案例,带你理解数据、模型、AI Agents如何驱动全球科技变革,以及中美AI竞争的真实格局。
这是一篇基于Allie Howe演讲的视频深度文章,系统讲清什么是可信任AI、为什么问题已经迫在眉睫,以及她给出的实操路径:从ML SecOps、模型安全,到AI红队和运行时防护,最终把AI安全变成竞争优势。
本文深度还原了Cursor CEO Michael Tru在Y Combinator访谈中的核心观点与创业故事,剖析AI如何颠覆传统编程、团队如何从机械设计转向代码智能、以及未来软件工程师不可替代的“品味”价值。适合关注AI、开发工具和创新创业的读者。