当所有人盯着模型参数时,他却说:AI 最终赢家是 Google
OpenAI、Anthropic 风头正盛,但这期视频抛出一个反直觉判断:真正可能赢下 AI 终局的,不是模型最强的公司,而是“什么都做、而且全都做”的 Google。更意外的是,哪怕它现在的产品并不好用。
OpenAI、Anthropic 风头正盛,但这期视频抛出一个反直觉判断:真正可能赢下 AI 终局的,不是模型最强的公司,而是“什么都做、而且全都做”的 Google。更意外的是,哪怕它现在的产品并不好用。
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。
这期视频最反直觉的地方在于:做出一个年入百万美元的 SaaS,可能根本不需要从“产品”开始。Greg Isenberg 和 Rob Hoffman 把那些已经被验证过的赚钱路径,拆成了6个可复制的 playbook,其中几乎每一个都在挑战传统创业直觉。
在这场面向早期设计师的 Figma 圆桌里,几位一线从业者几乎达成了一个反直觉共识:真正成熟的 AI 设计能力,不是“会用很多 AI”,而是清楚知道什么时候不用。关于 AI 搜索、语音 AI、Agent 和提示工程,他们讲的不是工具清单,而是一套正在行业内部形成的新判断标准。
这不是一次常规的大模型发布。Gemini 3.0最反直觉的地方在于:它没有先炫耀参数,而是直接把“写代码、做产品、改需求”变成一场实时对话。从一行提示词生成3D游戏,到当场做出可收费的创业应用,谷歌正在重新定义AI能干什么。
AI浏览器正在被包装成“下一代生产力工具”,但它们真的比Chrome更强吗?Peter Yang 花了大量时间,横向测试了 OpenAI Atlas、Perplexity Comet 和 DIA,在真实工作流中验证它们的价值与风险。这篇文章提炼了他最重要的判断、失败的演示,以及那些“只在特定场景下才有用”的关键结论。
在这期访谈中,资深苹果记者Mark Gurman从自身经历出发,系统梳理了苹果在智能眼镜、iPhone形态、Siri与AI搜索上的关键转折。他揭示了苹果为何在AI时代显得被动,又如何试图用硬件与生态扳回一城。
这不是一场参数或榜单之争,而是一位重度用户的真实工作流复盘。Peter Yang用十个具体任务,拆解了GPT‑5、Claude和Gemini在日常问答、深度研究和信息搜索中的真实差异,并通过亲身案例展示AI如何改变决策和创作效率。
Google发布Veo 3.1,却未能复制V3时期的惊艳时刻。视频模型的竞争焦点,正在从“谁更逼真”转向“谁更好用”。本文通过Veo 3.1、Sora 2、Claude Haiku 4.5与苹果AI动荡等故事,梳理AI产业进入产品化阶段的真实信号。
这不是写代码的演示,而是一场“AI坐在你旁边干活”的现场。OpenAI 用 Codex CLI 展示了 GPT‑5‑Codex 如何在终端里规划、改代码、查文档、部署应用,最后还真的把一个单机小游戏改成了实时联机。