比微调更猛的路线:YC 正在押注一种“让模型自己变聪明”的方法
当所有人还在纠结要不要微调模型时,YC 的一场对话直接掀桌:有团队用更便宜、更快的方法,让大模型在不微调的情况下持续变强。这不是提示工程的小修小补,而是一种可能改写 AI 应用范式的新思路。
当所有人还在纠结要不要微调模型时,YC 的一场对话直接掀桌:有团队用更便宜、更快的方法,让大模型在不微调的情况下持续变强。这不是提示工程的小修小补,而是一种可能改写 AI 应用范式的新思路。
硅谷在狂飙,AI 叙事一天一个新高度;但美联储和 NBER 却给出一记反直觉的数据:80% 的企业表示,AI 还没有影响他们的生产率和用工。AI 泡沫真的来了?还是我们集体误读了“影响”这两个字?这篇文章,带你拆开这份报告里最容易被忽略、却最关键的细节。
一个开源项目登上《华尔街日报》,不是因为技术多炫,而是因为它揭示了一个残酷真相:在生成式AI时代,写代码这件事本身,正在迅速贬值。OpenClaw 的创造者 Peter Steinberger,用一段近乎失控的构建经历,给所有 AI 从业者上了一课。
在一次财报后的访谈中,Figma CEO Dylan Field 没有炫耀增长曲线,而是反复提醒一个反直觉的观点:AI 时代,方向比速度更重要。他谈到了 200 多个功能背后的取舍、设计“品味”的争议,以及为什么 AI Agent 并不会自动带来好产品。
过去一年,AI 被反复渲染成“SaaS 终结者”。但 TBPN 在这期视频里直接丢出一个反直觉结论:SaaSpocalypse 结束了。更狠的是,他们点名了一批不仅没被 AI 干掉,反而正在受益的公司——其中有些,可能正是你低估过的。
当所有人都在高喊“SaaS apocalypse”时,TBPN却在节目里直接宣布:末日取消了。更反直觉的是,AI并没有均匀地摧毁一切,而是在把公司清晰地分成两类——不可阻挡的,和注定被碾压的。哪些公司正在悄悄翻盘?哪些看似安全的商业模式,其实已经开始塌陷?
这不是一次普通的模型更新,而是一次让整个AI视频圈集体失语的发布。字节跳动悄然放出Seed Dance 2.0:原生音视频生成、2K、多镜头剪辑,甚至产品演示都像真人拍的。更重要的是,它让一个长期被回避的问题浮出水面——中国AI,是否第一次真正跑到了前面?
如果你还把AI竞赛理解成“中美谁更强”,那已经落后了。一次模型发布蒸发了英伟达6000亿美元市值,中国模型不再只是“便宜替代”,而芯片、数据中心甚至太空,都成了新战场。这篇文章讲清楚:2026年的AI竞赛,为什么与你每天用的产品直接相关。
当整个硅谷都在纠结“AI 要不要做广告”时,Ben Thompson 给出了一个更残酷的判断:真正正在崩塌的,不只是广告模式,而是 SaaS、媒体,甚至我们理解互联网商业的方式。这场对话把 ChatGPT、Google、Meta、Stripe 和创作者经济,全部拉进了同一条逻辑链。
过去一年,AI圈最流行的说法是:我们正在经历AI的“COVID时刻”。但TBPN这期视频里,一个反直觉的声音冒了出来:类比可能是错的,而且错得很关键。真正值得警惕的,不是失控式爆发,而是你对“爆发方式”的误判。