
DeepMind 运作模式曝光!暗示根本没输 OpenAI:员工20% 时间重启创新,保守巨头直接变 “实验狂”(在新窗口打开)
作者 | 高允毅 很多人知道,Transformer 是谷歌发明的。但 ChatGPT,却不是谷歌做出来的。这件事,在过去几年,几乎成了硅谷最大的“遗憾注脚”。 但如果真正走进今天的 Google D
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作者 | 高允毅 很多人知道,Transformer 是谷歌发明的。但 ChatGPT,却不是谷歌做出来的。这件事,在过去几年,几乎成了硅谷最大的“遗憾注脚”。 但如果真正走进今天的 Google D

200多块钱每个月,订阅价格直接压过ChatGPT Plus,功能却单一到离谱:只做语音输入一件事。听起来特别像智商税是吧!!!您猜怎么着,据说真就有10万+用户排着队把钱给它送上门。

过去一年,几乎所有 AI 产品都在谈一个词:记忆。

大家是真敢问,奥特曼也是真敢说! 刚刚,奥特曼拉着一屋子AI相关从业者搞了一场直播,围绕软件工程、商业、模型开发、科学研究、教育、安全等问题,奥特曼进行了一场超「有问必答」的对谈。 问题一个比一个劲爆,奥特曼这边也是诚意满满,主打一个:奥特曼大舞台,有问题您就来~ 整场直播听下来呢,奥特曼也确实给出了一些非常实诚的结论,我也帮大家小小总结了一下: 未来从事工程师工作的人数可能会大幅增加。 我们花在写代码、调试代码上的时间将会明显减少,更多精力会用在让系统替我们把事办成上。 在今后的几年,我们会大量使用只为一个人、或极小群体量身定制的软件。 OpenAI确实搞砸了ChatGPT5系列模型,今后C

这是一份迟到三年的行业复盘。牛津大学最新的实证研究撕开了那层遮羞布:2022年全球科技大裁员爆发时,ChatGPT甚至尚未发布。周期性缩编被伪装成技术性迭代,AI替资本背了三年的锅,直到今天真相才被彻底复位。

过去一整年,具身智能成了 AI 行业里最被反复提及、却最难真正落地的方向。一边是人形机器人发布会密集登场,另一边却始终缺乏可规模部署的现实成果。算法在进步,算力在堆叠,但问题始终没有改变:机器人到底该如何被教会在真实世界中行动。

进入到 2026 年,OpenAI 在关注消费级产品(如 ChatGPT、社交应用)之外,开始将一部分重心转向企业级市场。

目前已经出现了一些早期迹象,通用LLM助手领域的市场格局,正朝着“赢家通吃”,至少是“赢家通吃大部分市场”的趋势发展。在ChatGPT、Gemini、Claude 3和Cursor这几款产品中,仅有9%的用户会为一款以上的产品付费。

聊天救不了命!这家中国AI选择死磕临床:斩获中美日欧全满贯认证,落地全球5000家医院,硬是走通了这条「最难的路」。

「服务器繁忙,请稍后再试。」 一年前,我也是被这句话硬控的用户之一。 DeepSeek 带着 R1 在一年前的今天(2025.1.20)横空出世,一出场就吸引了全球的目光。 那时候为了能顺畅用上 DeepSeek,我翻遍了自部署教程,也下载过不少号称「XX - DeepSeek 满血版」的各类应用。 一年后,说实话,我打开 DeepSeek 的频率少了很多。 豆包能搜索、能生图,千问接入了淘宝和高德,元宝有实时语音对话和微信公众号的内容生态;更不用说海外的 ChatGPT、Gemini 等 SOTA 模型产品。 当这些全能 AI 助手把功能列表越拉越长时,我也很现实地问自己:「有更方便的,为什