一场把“黑盒”掰开的演讲:Apple 私有云计算到底新在哪里
这是一篇基于一场 CONFSEC 演讲的深度解读,带你理解 Apple 私有云计算(Private Cloud Compute)为何被认为重新定义了“隐私友好型云端 AI”。文章重点放在可验证透明性、非定向性和远程证明等关键设计,而不是泛泛而谈苹果的隐私口号。
这是一篇基于一场 CONFSEC 演讲的深度解读,带你理解 Apple 私有云计算(Private Cloud Compute)为何被认为重新定义了“隐私友好型云端 AI”。文章重点放在可验证透明性、非定向性和远程证明等关键设计,而不是泛泛而谈苹果的隐私口号。
这是一场关于“如何真正把AI产品做成”的坦诚对话。Raindrop CTO Ben Hylak 与连续创业者 Sid Bendre 用大量失败案例和一线经验,拆解了AI产品中最容易被忽视的真问题:不是模型不够强,而是迭代方式、信号设计和产品认知出了错。
在RAG几乎成为标配的当下,评测却悄然失真。AI21 Labs的Yuval Belfer和Niv Granot通过真实案例指出:我们正在为错误的基准优化系统。本文还原他们的核心论证,解释为什么主流RAG评测无法反映真实世界,并介绍一种以结构化数据为中心的替代路径。
这期YC Office Hours并没有教你“如何用AI做个炫酷产品”,而是反复强调一个反直觉的判断:AI不会拯救基本面糟糕的创业公司。YC合伙人通过真实案例、历史周期对比和具体行业拆解,讲清了在AI时代,创业者真正该怎么做。
Y Combinator 在《Lightcone》中围绕 Apple Vision Pro 展开了一场极具含金量的讨论:它到底是一次硬件工程的巅峰展示,还是一个真正值得创业者下注的平台?本文提炼其中关于技术难度、平台属性与创业机会的关键洞见。
Y Combinator合伙人和创业导师们,揭示了他们眼中最真实的“生产力秘诀”:不是工具,不是多线程,而是围绕客户与核心指标的极致专注。这篇文章提炼了视频中最有价值的方法论与警示,帮助创业者避开高强度但低产出的假工作。
Y Combinator 的 Michael Seibel 和 Dalton Caldwell 围绕“创业公司是否必须在旧金山”展开了一次罕见的公开分歧。他们从个人生活选择、城市文化到网络效应与成功概率,给出了比‘去或不去’更复杂、也更残酷的答案。
Y Combinator 合伙人用大量硅谷真实案例,拆解创业者最常见却最隐蔽的错误:表面模仿成功公司,却完全不理解成功背后的因果关系。这不仅浪费资源,还会在今天的融资环境中被无限放大。
Y Combinator合伙人通过大量一线案例解释:为什么不敢收费,往往不是策略,而是恐惧。真正有价值的用户反馈,几乎都发生在你报出价格的那一刻。
Y Combinator 合伙人 Dalton Caldwell 与 Michael Seibel 用大量失败案例提醒创业者:世界不是靠宏大口号被改变的,而是靠对人性、制度和历史细节的深刻理解。忽视这些“看不见的根”,再好的技术也推不倒那棵树。