Google DeepMind 资深工程师直言:90%的 AI 基础设施都会被模型“吃掉”
当所有人都在卷向量数据库、Agent 框架和微调时,Google DeepMind 的 Paige 却在台上泼了一盆冷水:这些东西,迟早都会被模型本身吞噬。这场长达一小时的分享,不是产品发布,而是一份来自一线的行业预言。
当所有人都在卷向量数据库、Agent 框架和微调时,Google DeepMind 的 Paige 却在台上泼了一盆冷水:这些东西,迟早都会被模型本身吞噬。这场长达一小时的分享,不是产品发布,而是一份来自一线的行业预言。
很多团队以为“主权AI”就是把API换成自托管模型,但真正动手后才发现:最先失控的不是效果,而是架构、流程和工程心智。来自 deepset 的一线经验,讲清楚主权约束下,AI系统到底会在哪些地方坏掉。
如果你还在纠结用 GPT-4 还是更大的模型,IBM 的 Tejas Kumar 已经给了你一个更冷静、也更残酷的答案:真正决定 AI 能不能落地的,不是模型能力,而是 Harness。这场 18 分钟的演讲,把无数工程师踩过的坑一次性摊在台面上。
如果你的 AI 还在用一套固定 Benchmark 证明“我很强”,那你已经落后了。Comet ML 的 Vincent Koc 在这场演讲里抛出一个让全场不安的判断:不是模型不够好,而是我们评测 AI 的方式,已经跟不上它进化的速度。
当所有产品都在往聊天框里挤时,Luke Harries却在台上泼了一盆冷水:纯聊天的AI,不够未来。真正的拐点,是给Agent一副“会听、会打断、会共情”的声音。这不是炫技,而是一次产品形态的升级。
如果你以为 AI 只是更聪明的软件,那你已经落后了一代。YC 最新一期 Lightcone 抛出了一个足够炸裂的判断:个人 AI,才是新的个人电脑。但更反直觉的是——这一次,真正的门槛不是模型,而是“你能不能修得动它”。
你以为Agent不聪明,是模型不够强?Leonie Monigatti在这场工作坊里抛出一个反直觉结论:Context Engineering里,真正决定成败的不是Prompt,而是Search。更残酷的是,80%的问题都出在这里。
当所有人都以为“和ChatGPT竞争=自杀式创业”时,Chatbase却靠一条早期推文、一个被低估的技术方向,做到了千万级ARR。这期 Latent Space 访谈里,创始人讲清了一个反直觉真相:赢的不是模型,而是把模型用到极致的人。
上下文窗口越来越大,很多人开始断言 RAG 已经过时。但在这场来自 IBM 的分享里,演讲者几乎是正面“开怼”:RAG 不但没死,而且远比你想象得复杂。更关键的是,他们把这些复杂性做成了一个开源栈——OpenRAG。
Brex CTO 在播客里丢出一个反直觉观点:真正的 AI 优势,不在模型,而在组织结构。从统一用 Cursor 写代码,到把 KYC、风控交给 Agent,再到刻意制造“AI 团队内卷”,这是一家被 50 亿美元收购的公司,如何把 AI 变成日常生产力的真实路径。