他们把AI写代码的成本砍掉94%,不是换模型,而是少发了这些东西
如果你以为 AI 写代码贵,是因为模型太强,那你可能被账单骗了。Tesco 的工程师 Raj 讲了一个更反直觉的真相:真正烧钱的不是模型在“思考”,而是你一次次把用不着的代码塞进上下文。更狠的是,他们几乎没碰模型,就把 Token 砍掉了 94%。
如果你以为 AI 写代码贵,是因为模型太强,那你可能被账单骗了。Tesco 的工程师 Raj 讲了一个更反直觉的真相:真正烧钱的不是模型在“思考”,而是你一次次把用不着的代码塞进上下文。更狠的是,他们几乎没碰模型,就把 Token 砍掉了 94%。
大多数RAG系统一开始就犯了一个隐形但昂贵的错误:先把文档丢给大模型再说。Abed Matini 在这场分享中反其道而行,提出“绕过多模态税”的混合RAG架构,用SQL、RRF和实时遥测,把聊天机器人从“烧Token的玩具”拉回“可控的工程系统”。
大多数AI Agent失败,不是因为模型不够强,而是因为没人知道如何“持续改进”它们。Nearform 技术负责人 Alfonso Graziano 给出了一条反直觉的答案:让 AI 自己来优化 AI。结果很残酷也很惊人——18% 到 83%,只用了 10 轮迭代。
当社交媒体在刷“RAG is dead”时,大多数人以为这只是又一次技术口嗨。但在这场由 Turbopuffer 工程师 Kuba Rogut 分享的演讲里,一个更扎心的事实浮出水面:不是 RAG 失效了,而是它已经跟不上真正严肃的 AI 搜索需求了。
如果让 AI Agent 真正走向商业世界,它们迟早要自己下单、付款、结算。但 Stripe 的 Steve Kaliski 在这场演讲里抛出一个反直觉的结论:问题不在于“机器人能不能付钱”,而在于“我们有没有把支付基础设施拆对”。这是一篇每个做 Agent、平台和工具的人都该读完的文章。
很多人以为“语义搜索”是写代码的终极形态,但这场基准测试给了所有人一记冷水:Claude Code 默认不用语义搜索,反而效果更稳。TurboPuffer 的 Kuba 用真实数据对比了语义检索与 agentic 搜索,结论远比你想象复杂。
如果你还以为“训练模型”是工程师的专属技能,那你已经落后了一代。Hugging Face 开源团队的 Merve Noyan 在这场演讲里抛出一个足够炸裂的事实:今天的 AI Agent,不只是用模型,而是能自己选模型、配显存、跑任务,甚至替你把模型训好。
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。
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。