三人团队,七位数收入:Vik Paruchuri谈小团队的极限生产力
Datalab CEO Vik Paruchuri分享了他如何用不到15人的极小团队,训练最前沿的模型、拿到七位数ARR,并获得4万GitHub Star。他用亲身创业和裁员经历,挑战了“人越多越高效”的硅谷共识。
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Alex Duffy提出一个反直觉却极具力量的观点:AI基准测试不是中立工具,而是像“模因”一样会传播、进化,并最终塑造模型能力与人类价值。通过Pokémon、Diplomacy等生动案例,他揭示了谁在定义评测,谁就在定义AI要变成什么。
这是一场偏实战的工作坊,Nick Nisi 与 Zack Proser 用一个“生成表情包”的完整案例,讲清楚了 Mastra 如何在纯 TypeScript 中构建 AI workflows、tools 与 agents。视频最大的价值不在概念,而在于他们如何把看似复杂的 Agent 系统拆成可组合、可调试、可落地的工程结构。
本文带你深入了解Perplexity创始人Aravind Srinivas如何以极致速度和技术创新挑战Google、OpenAI等巨头,揭秘AI搜索与智能代理的未来,以及创业路上的真实故事和独特洞见。
这是一次来自Google DeepMind一线的内部复盘。Logan Kilpatrick用不到12分钟,讲清了Gemini过去一年真正的转折点:为什么2.5 Pro意义重大,DeepMind为何从“纯研究”转向“研究+交付”,以及他们眼中多模态、Agent和“无限上下文”的下一站。
Google DeepMind研究员Jack Rae从研究视角解释了Gemini中“thinking”的来龙去脉:它并非简单让模型回答更慢,而是试图解决大语言模型在推理、验证和人类理解层面的核心瓶颈。这场演讲揭示了DeepMind内部对智能进展的判断框架。
Simon Willison 用一场充满幽默的演讲,回顾了 2025 年前六个月大模型世界的剧烈变化:模型更便宜、更强、本地可跑,也更危险。这篇文章提炼了他最重要的判断、案例和隐忧,帮你快速理解今年 LLM 发展的真实方向。
ArtificialAnalysis 联合创始人 George Cameron 用真实基准数据揭示:AI 不只有“最强智能”这一条前沿。推理模型的高代价、开源权重的快速逼近、以及成本与速度的数量级差异,正在重塑我们构建 AI 应用的方式。
纽约时报游戏开发者 Shafik Quoraishee 通过《Connections》这款现象级文字游戏,做了一次“非官方”的AI实验。它不是为了让模型通关,而是借助失败,揭示大语言模型在抽象推理、语义对齐和误导信息面前的真实能力边界。
这场来自 AI Engineer 的演讲,揭示了大量生成式 AI 产品失败的真正原因:不是模型不够强,而是运营体系跟不上。演讲者用一线经验说明,评测、人类反馈与团队结构,才是跨越 V1 到可靠 V2 的关键。