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“完全抛弃传统的代码编辑器，我直接告诉 AI 去修改代码。”
长上下文模型越来越能“记”，但真正让它们跑到线上时，最先顶不住的往往不是算力，而是KV Cache。
8000元预算推7元玩具？AI购物或许有用，但不多。
我做产业研究这么多年，第一次被一组数字震住，是在今年年初。
训练大模型时，工程师绝对不会指望网络做一次前向传播就能收敛。它需要数据喂养、Batch切分、学习率控制、验证集筛选以及优化器状态的迭代试错。
其实大概半年前，我就有这个需求了。那阵子我也注意到，阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用，对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座，用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。
Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。
都以为让AI查数据省事，结果它答得漂亮你却不敢信。Anthropic最近说这事有解了，靠的是一套和代码无关的「笨功夫」。
我在 2025 年年度总结的文章《Attention is all you need》里，提到在关注 AI 时代的投资机会，看了很多硅谷的播客和视频，一直想来硅谷看看，但自己认识的这边的人不多，恰好看到Linkloud 组织“创业加速营”，安排了不少硅谷当地的华人创业者、大厂从业人员的交流，就报名了，同去的其他人，还有想要 AI 转型或者就在 AI 领域创业的创始人或者中高管等。
6 月 1 日，老黄在 GTC 上用了不小的篇幅讲物理 AI 和具身智能，并重磅发布了 Cosmos 3。英伟达将其定义为面向 Physical AI 的最新前沿模型，也是全球首个完全开放的全能模型，原生具备视觉推理、世界生成和动作生成能力。