语音优先的AI叠加层:让智能助手不再打断人类对话
Gregory Bruss提出了一种不同于AI通话机器人的思路:语音优先的AI叠加层。它不参与对话,而是悄然增强人类交流。本文还原其核心理念、真实演示与工程难题,解释为何“会说话的AI”真正的挑战不在模型,而在时机、注意力与人性化设计。
Gregory Bruss提出了一种不同于AI通话机器人的思路:语音优先的AI叠加层。它不参与对话,而是悄然增强人类交流。本文还原其核心理念、真实演示与工程难题,解释为何“会说话的AI”真正的挑战不在模型,而在时机、注意力与人性化设计。
这场演讲分享了Cato在构建云架构AI Copilot过程中的真实探索:为什么传统自动化不够用,以及如何通过多智能体、图结构和严谨评估,让AI参与复杂的架构推理与决策。
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。
在AI Agent被热烈追捧的当下,Sayash Kapoor给出了一次“泼冷水式”的演讲:Agent并没有我们想象中那么可靠。通过法律、科研和产品落地的真实失败案例,他指出问题不在模型能力,而在评估方法与可靠性工程。
一家只有两名核心工程师参与的团队,如何在金融这种高风险场景中,把AI Agent真正推到生产环境,并支撑每天千万级请求?这场分享讲清了从GPT-4试水、成本失控,到微调小模型实现质量、成本、延迟三赢的完整路径。
Brightwave创始人Mike Conover从金融尽调一线的“人肉地狱”出发,讲述为什么金融AI Agent必须以“可验证”为核心设计原则,以及为何聊天式交互远不足以承载高风险金融决策。
YC最新视频聚焦AI代理平台Manis:它并非更强的单一模型,而是一套精密的多智能体协作系统。文章深入拆解其技术架构、真实能力、成本优势,以及“应用层rapper”模式的机会与隐忧,帮助读者理解AI代理下一阶段真正的竞争焦点。
PyTorch 联合创始人 Soumith Chintala 从亲身使用 AI 的挫折与收获出发,提出一个与主流云端 Agent 不同的判断:真正能托付个人生活的 AI,必须运行在本地、完全私有。本文还原他的关键故事、技术现实与尚未解决的挑战。
当大多数公司直接接入现成AI工具时,Jane Street却选择了一条更难的路:围绕自研语言生态,从数据、训练到编辑器,重新打造AI开发工具链。这篇文章还原了他们如何在“模型不懂OCaml”的现实下,把大语言模型真正变成可用生产力。