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。
#大佬观点
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今日 34 条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。
宝玉的分享AI 评估 · 60/100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 · 60/100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。 两小时激辩：黄仁勋为什么不怕 TPU、不怕华为、不怕出口管制？
黄仁勋接受 Dwarkesh Patel 两小时专访，回应了 Nvidia 是否会被商品化、CUDA 是否为技术锁定、TPU 与 Trainium 的竞争以及对华出口管制等问题。他认为 Anthropic 使用 TPU 和 Trainium 是缺乏 Nvidia 早期投资的特殊个案，出口限制挡不住中国 AI 发展反而会推动其芯片自主化，并称推理市场已进入按响应速度分档定价的时代。
Binyuan Hui(@huybery)AI 评估 · 8/100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 · 8/100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。 Opus 4.7 发布，系统卡又加了 200+ 页
Opus 4.7 发布，附带又一份 200+ 页的系统卡，让作者直言模型发布速度已超过自己的阅读速度。此前 Mythos 的系统卡他还没读完。
Kevin Weil 🇺🇸(@kevinweil)AI 评估 · 17/100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 · 17/100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。 Kevin Weil 与 Greg Brockman 一致认同：AI 正让计算机为人类工作
OpenAI 的 Kevin Weil 公开赞同 Greg Brockman 的观点：世界经济正向算力驱动转型，AI 已让软件工程在过去六个月大幅提速，并将把同样的变革带到所有用电脑完成的工作中。Brockman 认为人们不再需要把目标拆解成指令去迁就机器，能解决多大规模的问题取决于可获得的算力，小团队也可完成过去需更大团队才能做的事。
Junyang Lin(@JustinLin610)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 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。 阿里云 Junyang Lin 谈智能体时代：批判性思维、组织设计与新人优势
阿里云 Junyang Lin 分享了对智能体时代的思考：批判性思维如今变成人类与智能体互相辩论、共同深入分析问题；健康的组织与系统设计配合高效工具，能让人与智能体协作效率成倍提升。他还认为新时代往往更青睐新人，因为他们对当前困难恐惧更少，而老手应重新审视哪些经验真正契合第一性原理。
Andrew Ng(@AndrewYNg)AI 评估 · 33/100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 · 33/100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 智能体加速编程后，软件工程的未来在哪里？
吴恩达（Andrew Ng）认为"AI 导致大规模失业"的判断被夸大，AI 对软件工程的加速最明显，但 Citadel Research 新报告显示软件工程岗位招聘正在快速上升。他将此视为 AI 影响其他职业的风向标，并以 4 月 28-29 日在旧金山举行的 AI Developer Conference 主题"软件工程的未来"展开讨论，同时提到"产品管理瓶颈"——决定做什么比实际构建更受限。
罗永浩的十字路口AI 评估 · 17/100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 · 17/100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。 罗永浩与阎鹤祥等聊喜剧人在 AI 时代的恐惧：“最后淘汰喜剧人”
罗永浩播客《十字路口》与《无聊斋》联名，阎鹤祥、石老板、刘旸教主、六兽同场聊人生各种恐惧，从恐怖片后遗症到害怕接触陌生人。节目话题最终落到 AI：大家聊到怕 AI、和 AI 交友，并谈到“最后淘汰喜剧人”，结论是幸好 AI 很快就会消灭我们。
Kevin Weil 🇺🇸(@kevinweil)AI 评估 · 30/100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 · 30/100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。 Kevin Weil 赞同 Terence Tao「智能哥白尼式观点」：人类与计算机智能处于高维空间而非一条直线
Kevin Weil 转发并赞同 Terence Tao 提出的「智能哥白尼式观点」，认为人类智能与计算机智能不是一条直线上的不同点，而是处于高维空间中，值得探索的空间更大。Tao 主张跳出「AI 从亚人类进化到超人类、最终使人类完全多余」的一维叙事，指出人类与计算机智能各有长短，真正潜力在于协作，从而完成单方无法实现的事。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 27/100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 · 27/100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。 Karpathy：LLM 模拟器是"大脑上传"的可落地形态
Andrej Karpathy 称 LLM 模拟器是大脑上传的可落地版本，比扫描并模拟大脑的科幻路径来得早得多，是一种有损的近似方案。他设想这类创业公司：用户花几天完成详细视频访谈，公司用这些数据微调 LLM 完成"上传"，并给出可对话的 API endpoint。他以 HeyGen 为例，认为结合具备深度知识和人格的 LLM 模型，这一设想在当下原则上已相当可行。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 20/100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 · 20/100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。 Karpathy：OpenClaw 之所以爆火，是因为非技术用户首次体验到最新智能体模型
Andrej Karpathy 转述一种观点：OpenClaw 引发巨大关注，原因在于这是大批非技术用户首次体验最新的智能体模型，此前他们对 AI 的认知基本等同于 ChatGPT 这一个网站。该观点强调这次热潮的用户群体变化，而非模型能力本身。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 31/100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 · 31/100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。 Karpathy：AI 能力认知存在鸿沟，免费旧模型与前沿 Agent 模型差距悬殊
Andrej Karpathy 指出，公众对 AI 能力的理解存在日益扩大的鸿沟：许多人仍以去年免费版 ChatGPT 的幻觉和怪癖来判断 AI 水平，而这类旧模型并不反映今年最新一代智能体模型（尤其 OpenAI Codex 和 Claude Code）的能力。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 12/100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 · 12/100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。 Karpathy：LLM 处理 245 页 Mythos PDF 失败，PDF 转换或应做成 Skill
Andrej Karpathy 称今早用某模型处理 245 页 Mythos PDF 时失败严重、输出全部错乱，认为 PDF 转换难度很高。他表示要让 SOTA LLM 正常工作，PDF 转换可能得做成一个 Skill 而非程序。
Martin Fowler(@martinfowler)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 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。 Martin Fowler 谈两档播客、一起精心设计的供应链攻击、技术文档框架与一次深思熟虑的 AI 编程体验
Martin Fowler 最新 Fragments 汇集四则内容：两档播客、一起手法老练得令人担忧的供应链攻击、一套技术文档框架，以及一次格外深思熟虑的 AI 编程体验。详情见其博客原文。
Dario Amodei(@DarioAmodei)AI 评估 · 25/100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 · 25/100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。 Dario Amodei：网络安全是前沿 AI 模型的首个明确现实威胁，但不会是最后一个
Dario Amodei 认为，网络安全是前沿 AI 模型带来的第一个明确且现实的危险，但不会是最后一个。如果各方能共同应对这一风险，它或可成为解决后续更难挑战的蓝图。
Dario Amodei(@DarioAmodei)AI 评估 · 5/100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 · 5/100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。 Dario Amodei：AI 网络能力若用对，可造出比 AI 之前更安全的互联网
Dario Amodei 表示，AI 网络能力用错的风险显而易见，但若用对，就有真正机会打造一个比 AI 网络能力出现之前从根本上更安全的互联网和世界。该帖获得 1198 次点赞、82 次转发。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 27/100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 · 27/100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。 Karpathy 点赞 Farzapedia：用个人 Wiki 文件让 AI 了解你
Andrej Karpathy 称赞 Farzapedia 是个人 Wiki 式 AI 个性化的好例子：记忆以显式、可浏览的 wiki 文件形式存在，用户能清楚看到 AI 知道什么。数据存于本地、采用 markdown 与图片等通用格式，可自由接入 Claude、Codex、OpenCode 等任意 AI，甚至用于微调开源模型。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 27/100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 · 27/100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。 Andrej Karpathy：AI 能让公众反向监督政府，提升透明度与问责
Andrej Karpathy 表示看好人们借助 AI 提升政府的可见性、可读性与问责性。过去政府让社会变得"可读"，而 AI 让社会能反向做到这一点：政府问责的瓶颈从来不是数据获取，而是处理海量原始数据并结合领域专业知识得出洞察的智能。他以 4000 页综合法案为例，指出支出预算、立法 diff 追踪、游说关系图谱、市政会议与学区决策等都可能因此被更多人参与监督。
Taranjeet(@taranjeetio)AI 评估 · 54/100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 · 54/100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。 Karpathy 分享用 LLM 搭建个人知识库的流程
Andrej Karpathy 分享近期常用做法：把文章、论文、代码库、数据集、图片等源文档索引进 raw/ 目录，再用 LLM 增量编译成一个由 .md 文件组成的 wiki，包含摘要、反向链接，并按概念分类写文章、互相链接。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 15/100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 · 15/100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。 Andrej Karpathy：前沿 LLM 的每次提问或将生成一整个 LLM 团队自动构建临时 wiki
Andrej Karpathy 提出一种自然外推：对前沿 LLM 的每个问题都可能生成一支 LLM 团队，迭代构建完整的临时 wiki、做 lint 检查、循环数轮后写出完整报告，远超一次 `.decode()`。
宝玉的分享AI 评估 · 48/100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 · 48/100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。 OpenAI 总裁 Greg Brockman 谈砍掉 Sora、Super App、Spud 与 AGI 之路
OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 Big Technology Podcast 中证实下一代预训练基础模型 Spud 已完成预训练，凝聚约两年研究成果，同时将 ChatGPT、编程 Agent Codex 和浏览器 Atlas 合并为统一 Super App，预计未来几个月内交付。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 17/100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 · 17/100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。 Karpathy：LLM 相当于 CPU，Agent 相当于操作系统内核
Andrej Karpathy 用类比描述 LLM 与 Agent 的分工：LLM 相当于 CPU，处理的是 token 而非字节，其运行方式是统计性、模糊的，而非确定、精确的；Agent 则相当于操作系统内核。
Andrew Ng(@AndrewYNg)AI 评估 · 28/100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 · 28/100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。 吴恩达：反 AI 联盟正用战争、环境、失业与儿童议题制造公众恐慌
吴恩达警告反 AI 联盟正筛选更能煽动公众的叙事来拖慢 AI 进展。一项英国机构的大型研究发现，"AI 将导致人类灭绝"的说法基本失效，但 AI 战争与环境议题更能引发共鸣，失业和儿童受害则是驱动人们行动的信息。他同时指出，大型 AI 公司借"AI 危险"论阻挠开源项目自由分发，实质是监管俘获。
Andrej Karpathy(@karpathy)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。 Andrej Karpathy：让 LLM 论证 4 小时，再让它反驳，自己反被说服
Andrej Karpathy 用 LLM 花 4 小时细致打磨一篇博客文章的论证，效果令他满意；随后让 LLM 论证相反立场，结果 LLM 彻底推翻原论证并说服了他。他指出 LLM 被追问时会给出观点，却几乎能为任何方向出色论证，是形成个人观点的有用工具，但需多问不同方向并警惕谄媚倾向。
宝玉的分享AI 评估 · 55/100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 · 55/100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 联合创始人 Simon Last：我从去年夏天起就没写过一行代码了
Notion 联合创始人 Simon Last 在 No Priors 播客访谈中称，他从 2025 年夏天起不再手写代码，工作方式转为设计端到端任务并管理编码 Agent。
Hamel HusainAI 评估 · 56/100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 · 56/100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。 数据科学家的复仇：Hamel Husain 谈 LLM 时代的五类评测陷阱
Hamel Husain 在 PyAI Conf 的演讲《The Revenge of the Data Scientist》中提出，LLM 时代数据科学的基本功并未过时，他以五类常见评测陷阱说明缺失这些基本功的后果：直接用现成通用指标、未经验证的 LLM 评委、糟糕的实验设计、劣质数据与标注、过度自动化。
宝玉的分享AI 评估 · 54/100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 · 54/100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。 在中国 AI 生态圈摸底两周，投资人看到了什么
Delphi Ventures 创始合伙人 José Maria Macedo 在走访中国 AI 创始人、VC 和上市公司 CEO 两周后，表示自己更看好中国硬件、更看衰软件。
Mike Krieger(@mikeyk)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。 Anthropic Labs 负责人 Mike Krieger 谈如何构建 agent-native 产品
Anthropic Labs 联合负责人、Instagram 联合创始人 Mike Krieger 在 every 的 AI & I 播客中谈 agent-native 产品构建。
Andrej Karpathy(@karpathy)AI 评估 · 17/100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 · 17/100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。 Andrej Karpathy：所有 LLM 都会过度依赖上下文信息，或与训练方式有关
Andrej Karpathy 指出，他陆续使用过的所有 LLM 都表现出过度依赖上下文信息的倾向，因此这不是某个具体实现的问题，而是更深层的原因。他推测，训练时上下文窗口中大量信息与任务相关，使模型形成“优先使用给定内容”的偏好，进而在测试时对通过记忆功能 RAG 进来的内容过拟合。
Andrej Karpathy(@karpathy)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 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。 Andrej Karpathy 指出所有 LLM 的个性化通病：记忆太容易干扰模型输出
Andrej Karpathy 指出，所有 LLM 的个性化都存在一个通病：记忆对模型的干扰过大。两个月前问过的某个问题，会被模型当作自己的深度兴趣，在后续回答中被反复不恰当地提起，像是用力过猛。
保持偏见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。 彼得·蒂尔：从PayPal到Palantir，硅谷最危险的人
播客节目《保持偏见》第31期聚焦彼得·蒂尔，梳理他创立PayPal、参与政变推翻马斯克、早期投资Facebook、又错过YouTube和特斯拉的经历，并重点讲述其数据分析公司Palantir从911阴影中诞生、2005年获中情局投资、协助击毙本拉登，以及在俄乌战争中投入Maven数字作战系统的过程。节目还披露他耗时9年、投入1000万美元击垮媒体公司Gawker，并称其为美国副总统万斯的幕后金主。
Alex Albert(@alexalbert__)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。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。 理论物理学家 Matthew Schwartz：Claude Opus 4.5 达到研二学生水平，研究提速 10 倍
哈佛理论物理学家 Matthew Schwartz 让 Claude Opus 4.5 完成一项研究生级别的计算，发现其水平大致相当于二年级研究生，并让他的研究提速 10 倍。Anthropic 表示，AI 目前还无法自主完成原创工作，但可以大幅加速研究。
Lex Fridman(@lexfridman)AI 评估 · 29/100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 · 29/100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。 Lex Fridman 对话 NVIDIA CEO Jensen Huang
Lex Fridman 发布与 NVIDIA CEO Jensen Huang 的对谈，已在 YouTube、Spotify 和 Lex Fridman 播客官网同步上线。
Lex Fridman(@lexfridman)AI 评估 · 40/100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 · 40/100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。 Lex Fridman 对话 NVIDIA CEO 黄仁勋：谈 AI 扩展定律、供应链与 AGI 时间表
Lex Fridman 发布了对 NVIDIA CEO 黄仁勋的访谈，话题覆盖 AI 全栈工程、内存、电力与供应链（TSMC、ASML 等），以及 AI 扩展定律及其最大阻碍。对话还涉及黄仁勋的管理方式、NVIDIA 的护城河、中国与台海、太空 AI 数据中心，以及"NVIDIA 市值会到 10 万亿美元吗"、AGI 时间表、编程的未来、意识与死亡等话题。
Lex Fridman(@lexfridman)AI 评估 · 16/100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 · 16/100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。 Lex Fridman 与 NVIDIA CEO 黄仁勋录制长播客
Lex Fridman 与 NVIDIA CEO 黄仁勋进行了一场长篇播客对话，围绕技术话题展开了深入讨论。该期播客预计周一发布，具体取决于他在旧金山的行程安排。
hidecloud(@hidecloud)AI 评估 · 6/100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 · 6/100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。 hidecloud 认同 Hiten Shah：这是建公司的基础，而非可外包的任务
hidecloud 表示完全认同 Hiten Shah 的观点，认为这是构建公司的基础性工作，而不是可以交给别人去做的又一项任务。
宝玉的分享AI 评估 · 46/100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 · 46/100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。 被美国遣返禁入境 5 年，他在温哥华卧室做出日处理 400 万工作流的 Gumloop
Gumloop 联合创始人兼 CEO Max Brodeur-Urbas 在温哥华卧室里做出了这家 AI 自动化平台，客户包括 Instacart、Shopify、DoorDash、Gusto，近期完成 Benchmark 领投的 5000 万美元 B 轮融资。
语言即世界language is worldAI 评估 · 46/100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 · 46/100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。 独家对话谢赛宁：逃出硅谷，杨立昆与他的 AMI Labs 要做"反向的 OpenAI"
杨立昆与谢赛宁等人创立的世界模型公司 AMI Labs 仅 25 人、无产品，便完成 10.3 亿美元 Seed 轮融资，投前估值 35 亿美元，创欧洲历史最大 Seed 轮。总部设在巴黎，并在纽约、蒙特利尔、新加坡设研发中心，刻意避开硅谷。谢赛宁称"硅谷已深陷 LLM、被它催眠"，公司要做"反向的 OpenAI"，通过全球联盟共建世界模型。
42章经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。 OpenClaw 之后，Sheet0 创始人王文锋为何只看未来 3-6 个月
Sheet0 创始人王文锋在 42章经的对谈中表示，自己的创业判断已从预判未来 5-10 年、力争差异化，转向只看未来 3-6 个月、做确定性更高的事情。他拆解了 OpenClaw 走红的三板斧：更好的长程任务能力、Proactive 和自进化，并认为 Agent 当前最大瓶颈不是技术，目前可能有上千个团队围绕 OpenClaw 创业。
hidecloud(@hidecloud)AI 评估 · 4/100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 · 4/100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。 Taste 不只是判断，更是如何做决策
hidecloud 提出，Taste 不只是对事物做出判断，更在于如何做决策。该观点以推文形式发布，获得 20 次点赞、3 条回复和 1927 次浏览。
42章经AI 评估 · 20/100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 · 20/100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。 优化胜率而非赔率：对谈连续创业者 Albert，聊 AI 创业的想象力与智能
连续创业者 Albert 在播客中回顾三年 AI 创业思路：23 年追求赔率、探索连接平台与互动内容，24 年转向优化胜率并做出几千万美金 ARR 的产品，25 年随 AI Coding 爆发把重心放到「智能」方向。他反复强调「把一件事做到理论上该有的样子」，并谈到对多模态、AI 时代内容平台及 Higgsfield 的判断。