我本来不信 OpenAI 新图像模型,直到它把 Nano Banana Pro 拉下神坛
OpenAI 悄悄上线了 ChatGPT Image 1.5。Greg Isenberg 原本只是随手测试,结果一路从“我很怀疑”变成“这可能直接改变我做生意的方式”。更关键的是:这一次,赢的不是模型参数,而是“会不会用”。
OpenAI 悄悄上线了 ChatGPT Image 1.5。Greg Isenberg 原本只是随手测试,结果一路从“我很怀疑”变成“这可能直接改变我做生意的方式”。更关键的是:这一次,赢的不是模型参数,而是“会不会用”。
如果你还以为Figma的AI只是“帮你生成几张图”,那这支Config视频会让你彻底改观:从抠图、扩图到自动布局,设计中最耗时间、最没成就感的部分,正在被系统级AI接管。
这场来自Google DeepMind的现场分享,罕见地把视角从模型参数转向“如何真正构建产品”。Kat Kampf与Ammaar Reshi结合Gemini 3 Pro的发布,讲述了DeepMind多年技术积累如何转化为可用、可演示、可设计的AI能力。
这篇文章还原了《Why AI Advantage Compounds》的核心逻辑:AI带来的竞争优势不是线性的,而是通过使用强度、组织整合和持续再投资形成复利飞轮。你将看到领先企业究竟做对了什么,以及落后者真正的风险在哪里。
一张在GPT-5发布日出现的“死星”配图,四个月后被证明并非玩笑。本文复盘TBPN节目中对Disney×OpenAI交易的拆解:为什么以“铁血维权”著称的迪士尼会开放IP?这笔10亿美元交易给OpenAI带来了什么独特优势?以及生成式AI时代,娱乐产业正在被迫接受的现实。
在GPT‑5.2传闻满天飞的一周里,Anthropic却做出一个更耐人寻味的决定:将Model Context Protocol捐赠给全新的Agentic AI Foundation。这不仅是一次技术移交,更标志着AI公司在激烈竞争中,对“共同标准”的集体妥协与战略共识。
基于OpenAI与Menllo两份最新报告,这篇文章梳理了企业级AI真实落地的现状:为什么“写代码”成为第一个杀手级应用、为什么AI Agent仍然举步维艰,以及领先者与落后者之间正在被迅速拉大的鸿沟。
当AI生成代码已成日常,软件质量却正在成为新的系统性风险。Qodo CEO Itamar Friedman 用真实数据和案例,拆解“效率神话”背后的玻璃天花板,并给出一条从代码生成走向AI质量工程的现实路径。
大多数 AI Agent 都停留在“能聊天”,而 Riley Brown 直接把 Claude Code 训练成了一个能长期记忆、自动归档、反复协作的“AI 员工”。更反直觉的是:核心不是模型多强,而是一个被严重低估的 README 工作流。
这不是一支教你“怎么用AI”的视频,而是一次赤裸裸的效率碾压。Riley Brown 用50个真实用法证明:AI已经不是工具,而是可以被“配置”的工作伙伴。更反直觉的是,真正拉开差距的,不是模型强弱,而是你会不会用。