他每天产出4000条广告,却劝你别急着让AI“更聪明”
当整个行业都在狂奔向更大模型、更长上下文、更强Agent时,一位每天用AI生产4000条广告素材的AI负责人却公开泼冷水:慢一点,限制一点,反而更有效。这场关于“有界自主性”的演讲,几乎句句都在挑战AI从业者的直觉。
当整个行业都在狂奔向更大模型、更长上下文、更强Agent时,一位每天用AI生产4000条广告素材的AI负责人却公开泼冷水:慢一点,限制一点,反而更有效。这场关于“有界自主性”的演讲,几乎句句都在挑战AI从业者的直觉。
当所有人还在讨论“更大的模型、更贵的GPU”时,一位工程师直接给出结论:这是条正在失效的路。在这场演讲中,Adrian Bertagnoli 用真实系统和硬数据证明——不靠更强模型,靠“异构智能”,AI可以同时变得更聪明、更快、还便宜一个数量级。
当代码生成从每秒50个Token飙到1200个,真正的瓶颈不再是模型,而是人。Cerebras的Sarah Chieng在这场演讲中抛出一个反直觉观点:模型越快,开发者越要“慢”。否则,我们只是在用20倍的速度制造技术债。
为什么今天最强的 AI Agent,跑几个小时就“开始胡来”?Anthropic 两位一线工程师给出的答案,几乎颠覆了很多从业者的直觉:问题不在模型,而在我们构建 Agent 的方式。这场分享,第一次系统拆开了“长时间运行 Agent”真正的技术瓶颈。
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。
当所有人都在追逐更大的上下文窗口时,这场演讲却抛出一个冷水观点:上下文管理已经不是工程问题,而是产品问题。更反直觉的是,简单粗暴的“多给点上下文”,正在把Agent拖进一个越用越差的恶性循环。
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。
大多数人还在比模型参数,Google DeepMind 却在公开课上反复强调一件反直觉的事:Agent 成败不在模型,而在“循环、工具和缓存”。这场从 API Key 到语音 Agent 的现场演示,暴露了下一代应用的真实门槛。
当几乎所有人还在讨论更大的模型、更长的上下文窗口时,Demis Hassabis 在 YC 的舞台上泼了一盆冷水:这些都不足以通向 AGI。他直言,真正关键的问题至今无人解决,而且可能会在你正在做的创业项目中途突然出现。
把所有 API 一股脑喂给 Agent,看起来很聪明,实际上却是灾难。Cloudflare 的 Matt Carey 用一次真实的工程踩坑告诉你:上下文窗口不是瓶颈,思路才是。