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今日 1 条宝玉(@dotey)AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Z PotentialsAI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 a16z 合伙人 Josh Elman 谈 AI 与消费：好产品要让用户"停止做某件事"，信任是进入主流的分水岭
a16z 合伙人 Josh Elman 在加入 a16z 后的首次播客访谈中提出，好产品的第一个检验标准是用户用了它之后"停止做了什么"，而信任是 AI 产品从早期采用走向数亿乃至数十亿主流用户的分水岭。他认为 AI 对消费者仍处于皮毛阶段，多数人只是用 Chatbot、Gemini 让搜索更高效，个人 Agent 与互动娱乐是下一个值得期待的方向。
Akshay Kothari(@akothari)AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Notion：ChatGPT、Claude 等 AI 工具已成用户了解 Notion 的首要来源
Notion 透露，ChatGPT、Claude 等 AI 工具已成为用户回答"你是如何听说 Notion 的？"时的首要来源。这一变化经历了从缓慢积累到突然加速的过程。
AI炼金术AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 PureblueAI 鲁扬：把 prompt 当货架空间，把 GEO 当量化交易
PureblueAI 创始人鲁扬提出 GEO 与 SEO 是两个物种：SEO 有规则可循，GEO 是黑盒，只能用一个模型去学习另一个模型。他把 GEO 拆成漏斗与因子挖掘，类比量化交易，主张研究 AI 可解释性而非文章写法。他还提出 prompt 就是 AI 时代的货架，豆包偏爱抖音视频、海外模型偏爱官网与 Reddit，酒旅品类已按 8 到 12 个点抽佣。
深思圈AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 a16z合伙人Josh Elman：10亿美元消费级AI App背后的产品逻辑
a16z合伙人Josh Elman在访谈中提出，AI消费级产品的关键是让用户"停止做某件事"，并以intriguing→adoption→spread→retention衡量增长。
Richard Socher(@RichardSocher)AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Richard Socher 谈 AI 安全、对齐与 Recursive 的自我改进 AI
Richard Socher 在 Latent.Space 播客中讨论了 AI 安全、对齐、奖励黑客、开源 AI 等话题，以及他创办 Recursive 的原因。他介绍了 Recursive 的 Eureka Machine、10 Spaces of Intelligence 等概念，并探讨递归自我改进、AI 自主设定目标、AI 同行评审为何失灵等问题。
Jina AIAI 评估 · 52/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 52/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 创始人肖涵：2026 年做搜索就是做 Agent Memory
Elastic 全球副总裁、原 Jina AI 创始人兼 CEO 肖涵在 Elastic 中国 AI 搜索技术大会上演讲，认为 2026 年做 AI 搜索基本就是在做智能体记忆，并指出记忆表征、选择性遗忘和跨模型迁移是当前未解决的问题。
Eugene YanAI 评估 · 18/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 18/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 AI Engineer 2025：用 LLM 技术改进推荐系统与搜索
Eugene Yan 在旧金山 AI Engineer World's Fair 2025 主持了 RecSys track，并公开了开场 slides 与整场 YouTube 录像。该 track 聚焦如何用 LLM 技术改进推荐系统与搜索。