OpenAI研究老大亲口聊评估危机和扩展定律,全是干货,没有废话。
刘江结合 OpenAI 全员转向 Codex 的案例,分析为什么 Codex 不只是办公工具,而是未来操作系统雏形。观点犀利,适合关注 AI 基础设施和 Agent 生态的人。
以后发布顶级AI模型得先过政府这关,OpenAI的GPT-5.6就是第一个例子,预览期客户还得一个一个批。
Gary Marcus用三个因素预测Anthropic业绩,直接点出行业竞争影响。
美国商务部要管GPT-5.6的客户审批,开源模型成了对抗监管集中化的解法。Yann LeCun的观点值得看看。
特朗普政府直接插手OpenAI的GPT-5.6发布,要求分阶段和政府审批才能给客户。这不是闹着玩的,监管正在收紧。
WF2026第一批keynote全是干货:智能体构建、生产评估、记忆系统、递归编码,搞AI工程的别错过。
Andrew Chen 的一句话把 AI 产业链串起来了,看看你处在哪个环节。
OpenAI的GPT-5.6被政府要求逐个客户审批才能用,这种发布方式前所未有,比Anthropic更受控,直接关系到你何时能用上。
35国刚签了个AI监管声明,主张促进创新而不是限制,和最近美国延迟模型形成对比,值得关注。
这篇分析点明了Claude Tag背后的隐患:用着爽但可能把公司记忆全锁在Anthropic。告诉你为什么要租智能、自己管上下文。
白宫介入要求推迟GPT-5.6,逐客户审批访问,这波监管操作很罕见。
白宫叫停GPT-5.6,AI监管风向变了。Marcus剖析了幕后的政治博弈,值得一读。
OpenAI自己都在用Codex智能体干活,效率提升明显。看看大厂内部怎么用AI加速工作的。
基础模型强不等于产品强,别只盯着模型,多想想怎么让用户用得爽。
11x用AI代理帮客户赚了数亿美元,还把自己内部的AI运营栈公开了。想看看企业怎么用AI跑销售管道的,这篇访谈别错过。
EpochAIResearch用1600+招聘信息扒出中国六大AI公司的真实布局,不看报告不知道他们在抢什么人。
Paul Graham 用一个跑步举重的比喻,解释了为什么有人不用AI写作不是傻,而是个人选择。挺有意思的观点。
Paul Graham聊LLM写作潮流,说不用反而可能才是聪明人,和Google Maps类比很有意思。
看看OpenAI自家怎么用Agent的,Codex在财务、工程、运营各部门跑起来了,不是空谈。
Anthropic 跟政府和企业一起搞了个联盟,专门帮工人学 AI 技能、应对工作变化,不是卖模型而是搞人才培养。
a16z领投的1500万美元融资,Netris专治GPU集群网络管理的难题,ARR一年涨8倍,部署量超对手总和,值得关注。
有人在聊智能体要不要有自己的记忆系统,思路挺新鲜的,点开看看讨论。
一位读者做出了具体AI行业预测,从泡沫到公司倒闭、从开源主导到教育影响,观点尖锐,值得一读。
朋友收到AI代理自己发的邮件了,挺新鲜,看看AI悄悄帮你干活的样子。
Google 开发者生态又更新了,Patrick 讲了 AI Studio、Gemini 3.5 Flash 和新的 Interactions API,做应用开发可以看看。
两家AI巨头联手砸5亿美元,想用AI治好感冒,挺新颖的。
朋友,Anthropic说阿里用了2.5万个假账号偷偷薅Claude的羊毛,比之前告DeepSeek他们加一起还多,这操作挺猛。
Naval 说了句大实话:AI 写东西就该自己读,别老让人替它筛信息。
看看 Liblib 和 GenSpark 怎么在模型巨头夹缝里狂奔,速度就是一切,但能跑多远谁也不知道。
Anthropic 跑出来告状了,说阿里用了两万多个假账号狂薅 Claude 的羊毛,次数比之前三家加起来还多一倍,还牵扯到美国商务部自己的限制令,挺拧巴。
SpaceX 和 Reflection 签了 63 亿美元的大单,提供 GB300 算力给训练开源模型,从 2026 年每月付 1.5 亿,挺大的动静。
Anthropic告状说阿里用两万五假账号和两千八百万次对话薅Claude羊毛,这官司有意思。
Mitsuhiko 深入剖析了 Loop Engineering 的两层循环,指出循环会放大 LLM 代码的缺陷,并讨论了我们可能失去判断力的风险。对 AI 编程陷阱感兴趣的朋友值得一看。
Vista8说Agent是新劳动力,别只盯着人机价差,上下文和信任才是真资产。
Nebius Group的云基础设施收入暴涨33倍,说明AI公司正在疯狂砸钱建算力,想了解AI商业化到底多热可以看看。
Oran Ge 指出 AI 挣钱的关键不是让程序员掏钱,而是让老板给程序员买工具。Claude、Codex 和 Seedance 就是例子。
有人吐槽现在智能体记忆太拉胯,连ChatGPT和Claude都记不住重点,看看Vida能不能搞定。
Mirendil 刚融了 2 亿美元,要造能自己加速研发的 AI,团队全是前沿机构出来的,想法挺前沿。
听听 Databricks 创始人亲自讲他们为什么要做企业智能体基础设施,还有 Omnigent、LTAP 这些新东西到底想解决什么实际问题。
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