文章

全部 AI Agent Y Combinator AI应用大语言模型 Google 推理创业提示工程代码生成生成式AI 对话AI 模型训练模型部署检索增强生成 AI工具

Dota机器人如何击败职业选手：OpenAI的工程化方法论

这篇文章还原了OpenAI团队打造Dota 2机器人并挑战职业选手的全过程。它不是一段炫技史，而是一套关于如何选择问题、如何用工程放大算法、以及如何在真实压力下推进AI能力的实践方法论。

谷歌AI公共政策负责人Tim Hwang，从一线视角讲述AI技术爆发后，企业、政府与社会如何彼此拉扯与协商。这不仅是技术问题，更是价值与制度的选择题。

OpenAI联合创始人Wojciech Zaremba在YC的这次分享，没有炫技式的模型细节，而是从个人经历出发，解释为什么机器人、游戏和深度学习是通往通用人工智能的关键路径。这是一堂理解AI“为什么这样发展”的入门课。

在YC 2016创业学校上，Rigetti Computing创始人Chad Rigetti回顾了从零起步打造量子计算机的历程，解释了量子计算为何可能重塑计算范式，并给出了关于“硬科技”创业的独特方法论。这是一场关于技术极限、组织能力与人生选择的演讲。

这是一篇关于反馈、分发与实验的创业反思。Dan Siroker通过多次失败、谷歌与奥巴马竞选团队的经历，逐步提炼出一套可复用的创业“算法”，并最终打造出Optimizely。

Pinterest搜索团队分享了他们将大语言模型引入搜索排序的完整实践：从相关性建模、内容标注，到用知识蒸馏解决规模与成本问题。这是一套已经在线服务数十亿搜索请求的真实系统，而不是实验室原型。

这场来自 Instacart 搜索与机器学习团队的分享，讲述了他们如何在真实、高复杂度的杂货电商场景中引入大语言模型，解决传统搜索在冷启动、长尾查询和商品发现上的结构性难题，并在工程约束下找到可落地的平衡点。

这是一场来自 Replicate 的自我反省式演讲。Zeke Sikelianos 以 Andrej Karpathy 的一次“随手黑客松”项目为线索，讲述了一个残酷但正在发生的转变：AI 产品的第一用户，已经不再是人，而是大语言模型本身。

这是一次罕见的内部视角分享：Google Photos 工程师 Kelvin Ma 讲述了 Magic Editor 等功能背后的技术演进与真实取舍。从传统计算摄影到生成式 AI，从云端到端侧，这个拥有 15 亿月活用户的产品，如何在“好看、可控、可规模化”之间做选择。

共 49 篇文章

AI产品训练营核心群

付费群测试2

付费群测试3

付费群测试4

付费社群测试5

测试快讯1

5 日，5 小时前