朱啸虎的AI现实主义:超级入口之争与泡沫背后的冷思考
本文基于朱啸虎在2025年末的深度访谈,梳理了AI产业从泡沫争议到超级应用入口之争的行业脉络,揭示OpenAI、阿里巴巴、字节跳动等巨头的战略转型、技术瓶颈与商业模式博弈。通过具体案例与金句,带你理解AI浪潮下最真实的机会与挑战。
本文基于朱啸虎在2025年末的深度访谈,梳理了AI产业从泡沫争议到超级应用入口之争的行业脉络,揭示OpenAI、阿里巴巴、字节跳动等巨头的战略转型、技术瓶颈与商业模式博弈。通过具体案例与金句,带你理解AI浪潮下最真实的机会与挑战。
这场演讲不是在重复“强化学习很重要”,而是讲清楚一件更现实的事:当RL从研究走向企业生产环境,什么地方一定会坏、为什么GPU会被浪费,以及他们如何用异步RL把训练效率拉回可控区间。
这场演讲并不只是谈如何“把RL环境做大”,而是重新定义了环境在强化学习中的角色:它既是研究瓶颈,也是打开人才与创新速度的钥匙。Will Brown分享了他对RL规模化的独特视角,以及为什么“环境设计”正在成为下一阶段的核心竞争力。
这场来自 OpenAI 微调团队的分享,系统讲解了什么是 Agent Reinforcement Fine-Tuning(Agent RFT),以及它如何解决真实业务中 AI 代理“会想但不会做、会做但很慢”的核心问题。通过多个一线客户案例,演讲者展示了 Agent RFT 在工具调用、延迟控制和少样本学习上的独特价值。
当AI Agent逐渐成为日常工具,Anthropic的Barry Zhang和Mahesh Murag却提出反直觉观点:不要再造更多Agent,而是构建可复用的“技能”。这场演讲给出了一个全新的Agent架构思路,解释了为什么真正限制Agent落地的不是智能,而是专业经验的封装方式。
Anthropic的哲学家Amanda Askell在访谈中,深入探讨了AI模型Claude的伦理、对齐、身份认同与未来风险。她分享了哲学与工程实践的张力、AI模型“心理”健康、以及AI与人类关系的复杂性,为AI发展提供了独特的思考路径。
本文基于Y Combinator与Lightseed Ventures合伙人Mike McNano的深度对谈,梳理了AI如何重塑消费级创业的机会、分发逻辑与产品创新路径。你将看到AI带来的新赛道、真实的创业转折故事,以及“增长、分发、产品市场契合”在AI浪潮下的新解法。
在这期访谈中,DeepMind研究员谭捷系统讲述了他如何从计算机图形学与强化学习出发,走到通用机器人研究前沿。他分享了机器人为何长期缺乏“常识”、数据墙如何限制进展,以及Gemini Robotics 1.5试图用世界模型和Thinking能力打开新局面的真实思路。
这场分享从AI工程师的日常痛点出发,解释了为什么“编译器”会在大模型时代重新成为关键基础设施。演讲者通过一个Embedding示例,展示了如何将Python函数编译为可跨硬件运行的中间表示,并提出:真正可扩展的AI部署,必须更靠近硬件。
这篇文章基于Alberto Romero的演讲,系统梳理了他提出的Meta Adaptive Context Engineering(Meta AC)框架。你将理解为什么传统Agent优化方法走到瓶颈、Meta AC如何通过“元控制器”协调多种策略,以及这套方法对未来自我改进型AI Agent意味着什么。