归档
2026
6 月
- Agent 查数的准确率悬崖:语义层 vs Text-to-SQL
- 模型越来越便宜,AI 创业反而更难:一道绕不开的推理经济学题
- 当 agent 自己查数据:旧治理假设失效,新栈长什么样
- 工业数据“采、集、用”瓶颈:政策解码,难在‘用’
- 数据不动,指针先行:Komprise TFT 与非结构化数据的“零搬迁”范式
- 协调成本两百年:从科斯天平到 AI 触发的下一次组织重构
- 给智能体设计一套支付体系:哪些能从区块链支付里借鉴,哪些不能
- AI 编程孤独症:当工程师只剩下自己和 agent
- 从“可用”到“可信”:信通院 2026 智能体十大关键词里藏着的产业拐点
- 破局的纪律:为什么顶尖战略家只死磕“主要矛盾”?
- Demo 惊艳,上线翻车:为什么大多数 Agentic AI 项目死在生产环境
- Databricks Summit 2026 复盘:智能体缺的不是智商,是上下文
- GEO 生成引擎优化:AI 搜索时代的流量重构与品牌主权
- Loop Engineering 实战:从写 Prompt 到设计循环,附一个可运行的自纠错示例
- Agentic 数据工程:钻进数据栈的 Upriver 拿到了钱
- 我们算的"最优驻地",48 强真照着选了吗?世界杯开赛对账
- 一条 issue 评论偷走生产密钥:Claude Code Action 漏洞实录
- Agent 级工具沦为"数据抽水机":当数据被静默同步回云端
- AI 创业下一波,不是软件是服务(YC · Charlie Warren)
- 智能体控制平面:当"管不住的同事"越来越多,企业需要一个总开关
- Snowflake 意图驱动治理:把数据治理从"写策略"变成"说意图"
- Snowflake Summit 2026 开幕 Keynote 精译:欢迎来到"智能体企业"
- Snowflake Horizon Context:把"业务语义"做成治理层
- 一台机器可以买,一张网买不到:从"不可投资"清单看中国工业护城河
- Snowflake CoWork:当"数据云"改名"工作智能体"
- 73 天闪电过会:宇树科技冲刺科创板"具身智能第一股"
- Stay Hungry, Stay Foolish:伟大不是更聪明,而是更饿、更敢傻
- Meta 零停机迁移 PB 级数据摄取系统:影子、反向影子与 CDC 止血术
5 月
- 从 219 个单词到 GDSII 版图:Verkor Design Conductor 的全自主芯片设计闭环
- 从 RAG 到上下文工程:AI 工程的重心,正从“调模型”转向“策展上下文”
- 华为“韬(τ)定律”:绕开摩尔定律,用“时间缩微”重塑芯片规则
- 中国版“一人公司”:为什么 Polsia 的剧本跑不通,以及为什么这反而是好事
- 一人公司的“护城河悖论”:当模型是租的、工具是租的,你护城河在哪
- evosoft 谢幕:当工业巨头决定“自己写代码”
- Polsia $250M 估值的另一面:12 个月真实留存 0.04% 的“一人独角兽”
- Pieter Levels:从 vibe coding 到不写代码,一人公司的下一站
- Agentic Design Patterns 实战速查:21 个模式与最小可读实现
- 冥王星降级的 4 堂管理课:升级规则,而非惩罚个体
- AI 冲着 Measurer 来了:Cloudflare 裁员 20% 的冷启示
- 零基思维:AI 时代的架构决策原则
- 星环与易华录的冷启示:前 AI 时代的数据公司怎么活
- FPT Flezi Foundry 发布:当 IT 外包行业第一次把"按结果付费"写进合同
- AI 时代的商业模式:从数据视角出发
- 百度胜算:当 Agent 从"聪明的局外人"变成"靠谱的自己人"
- Building Your Personal Brand in the Age of AI
- 七万亿"六张网":把算力修成下一条高速公路
- 百度 Create 2026:Builder×Founder×Creator 三位一体与"超级个体"时代
- 决赛之路飞 6,103 还是 21,533 公里?2026 美加墨世界杯赛程的飞行地图
- 高质量数据集的七个明确观点
- 数据工程实战:高质量数据集系统化指南
- 数据即智力:数字化下半场的内核重写
- Agent-to-Agent:当 AI 开始和 AI 对话,对话量将爆炸式增长
- AI 护栏(Guardrails):让大模型在生产环境活下来的那一层
- AI 生产悖论:74% 的企业 AI 代理上线后被迫回滚
- 当知识溶进权重:AI 时代知识产权的范式之问
- 小型语言模型 SLM:企业 AI 大规模落地的新范式
- 贝壳模式启示录:数据交易需要自己的 ACN
- 深度调研|拆解 IndustryOR:LLM4OR 的 100 道工业优化试金石
- 深度调研|LLM4OR:当大语言模型遇上运筹优化
- 论文解读|DeepSeek-V4:百万 token 上下文的效率革命
- Diagram as Code:用 JSON 生成架构图的 AI 工作流
- 工业 vibe coding 来了:ForgeCAD / 中望 / 大腾智能的三方赛跑
- 工程师之国 vs 律师之国:中德差距是怎么拉开的?
- 工业克苏鲁:用"软件 + 数据 + AI"重构工业基座
- 数据局桌上的 9 家民企:4·28 闭门会名单解读
- 从"流量"到"词元":第九届数字中国建设峰会观察
- 运营商,还是集成商?——大数据集团身份的真伪拷问
- 集体过冬:A 股智慧政务板块 2025 年业绩缩影
- Claude Security 深度解析:Anthropic 原生安全工具链技术手册
- LLM 垂直工作流:从 Anthropic 黑客松六强看范式切换
- 技术变革中的认知分层:从"被替代焦虑"到"价值重构"的方法论
4 月
- 路修到哪里,创新就长到哪里
- AI Tax Map:当 AI 走进生产,13 种隐性成本浮出水面
- 论文解读|Memanto:你的 Agent 交了多少记忆税?
- 当潮水退去:浪潮软件 2025 年报深度拆解
- 政策解读|数据产权三权分置:确权终于有了操作手册
- Fight to the Last —— 《指环王》马拉松散场后
- OMRON × Dassault:用数据闭环打通设计与车间
- ODCS v3.1 场景演练:把数据合同从 PDF 变成凌晨 02:34 的电话
- Data Contracts:当 AI Agent 把脏数据的代价放大 10 倍
- AI-Ready Assets:把 92% 的非结构化数据点亮
- Google Cloud Next 2026:当云计算进入智能体时代
- Agent Harness 全景综述:谁在定义 AI Agent 的操作系统层
- 论文解读:Meta-Harness —— 让 AI 自动优化 AI 的"外壳"
- OpenClaw vs Hermes Agent:两种 Harness 哲学的深度对比
- Agent Composition:拆掉你的单体 Agent
- DeepMind《抽象谬误》:AI 为什么能模拟意识,却不能拥有意识?
- The HeyGen Way:29 个月从 0 到 1 亿美元的 AI-Native 操作手册
- 凯文·凯利 AI 时代的 22 个确定性:三条最值得深想的判断
- Fat Skill 实战:用 Claude Code + Playwright 造一个路由器黑名单管理技能
- 从亦庄机器人半马说起:AI 的"自力更生"离我们还有多远?
- 拆解 YC 的 AI 学习系统:6000 个创始人画像背后的实现细节
- Thin Harness, Fat Skills:YC CEO Garry Tan 的 AI 架构心法
- GPU vs TPU:黄仁勋的底气从何而来,以及他没有说的那些事
- 黄仁勋谈中国:一场 40 分钟的激烈交锋,和五个不可回避的真问题
- 企业级 OpenClaw 方案:Agent 舰队、三区架构与安全红线
- AI 要进工厂,先看懂这五层 60+ 套系统
- OpenClaw 工业落地指南:从 Demo 到产线的真实距离
- 论文解读|Interleaved Head Attention:打破注意力头的「信息孤岛」
- 论文解读|SOAR:当模型学会自己教自己
- Graphify 实测:139 万词文档,每次查询只需 1,621 tokens
- 论文解读|MIRAGE:多模态视觉理解的幻象
- Next-State Prediction:从预测下一个词到预测世界的下一状态
- 北京十五五规划解读:AI引擎、数据策源与双区领跑
- AI时代的决策演变:从共识到速度
- 服务即软件:红杉资本的万亿论断是远见还是幻觉?
- 从发不出工资到 10 亿估值:张雪机车案例里,创业者该学到的 5 件事
- pretext:让文字可以流动
- 告别"物理占有欲":为什么"不可见"才是数据要素价值释放的起点?
- 数据 × Token:智能体时代的价值释放与安全博弈
- 1220亿美元的豪赌:当硅谷把全部筹码推向AI牌桌
3 月
- Token 出海:中国 AI 推理服务如何重构全球算力价值链
- 事故复盘:刚让 AI 写完安全文章,它就清空了我整个 D 盘
- Agentic AI 三层安全框架:当智能体开始自主行动,谁来保证它不失控?
- End Effector:具身智能的最后一厘米
- Agentic Scaling:AI 扩展定律的下一阶段
- GTC 2026:AI 工厂、Token 经济与智能体工业化
- 观点摘录 | 麦肯锡:AI 与多智能体如何重写银行运营
- 实战 | 构建 Claude Code 的经验:我们如何使用 Skills
- 观点 | AI指数级增长时代的产品管理
- 观点 | 从「写 PRD」到「做原型」:产品研发流程正在重构
- OpenScholar:可信的 AI,才是科学研究的真正助手
- Harness Engineering:AI Agent 时代的新工程范式
- 多模态零样本自我进化:MM-Zero 框架解析
- 物理AI:从“会拟合”到“能执行”的下一阶段
- 论文解读|InterveneBench:评测大模型在社会科学中的因果干预推理能力
- 第一次在飞书写博客:从对话到 CI/CD 全链路跑通
- Model Routing:为什么动态模型路由是降低 AI 成本的关键技术?
- Agentic Data Engineering:2026年数据工程的范式转移
- AttnRes:让残差连接“长出注意力”,Kimi如何给Transformer提效25%
- AI 编程正在终结框架时代吗?
- 为什么 2026 年最重要的 AI 技能是设计上下文
- 赛博果蝇活了:全脑模拟从科幻走进现实
- Vibe Searching:从关键词到「感觉对了」的搜索革命
- ICE 数字实验室起航