搜索
你有没有想过，我们每天用的 AI 大模型，可能在某些词汇上天生就有缺陷？不是因为训练数据不够，不是因为算力不足，而是因为语言本身的规律——那些用得少的词，模型就是学不好。更让人意外的是，这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
YC 官方账号亲自下场推了一家叫 Manicule 的公司——专门给开发者工具团队承包技术文档和 DevRel 内容，核心卖点：成本只要 DevRel 的一半，速度快一倍，而且文档专门为 AI agent 优化。当 Codex、Claude Code 这些编程 agent 开始直接读你的 docs 来调 API，文档质量差就等于把客户拱手让给竞品。
越过从记忆到理解的鸿沟。
真正的医疗 AI 需要架构重塑。
5 月 22 日，星巴克在内部通讯中正式通知北美 1.1 万家门店：立即停止使用名为 “自动计数（AC）” 的 AI 库存工具，所有饮品原料（糖浆、牛奶、浇头等）回归人工盘点。
当所有人都在盯着 GPU，真正卡住 AI 脖子的，是另一块芯片。
过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
法国巴黎银行正与法国人工智能初创公司 Mistral AI 及其他合作伙伴合作，为应对 Anthropic 旗下 Mythos 等新模型带来的网络安全威胁做准备。
过去几年，大模型竞争主要发生在 AI 公司之间。但随着 AI 开始从数字世界进入真实设备与物理世界，竞争逻辑正在发生变化。
AI 正在把法庭变成一个任何人都能进入的擂台。