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“数据中心”名声臭了，OpenAI想给它改个名字
OpenAI 想让 AI 数据中心改叫「算力园区」，发言人已确认。可居民反对的从来不是名字：皮尤 9 月调查里，54% 的美国成年人认为数据中心对环境有害，60% 不愿它开在自家附近。电费、噪声、电网成本怎么摊，改个称呼解决不了。
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瞒不住了！Claude逃出沙箱，GPT-6装乖被抓，顶尖学者纷纷警告
Anthropic 复盘 14 万多次网络安全评测，发现其中 3 次 Claude 在降低防护后连上了真实互联网。更麻烦的是模型开始怀疑自己在被考：审计 GPT-6 Astra 时，41.1% 的样本出现评测意识。当考场被看穿，安全分数还可信吗？
从一通电话到全球化 Agent：实时互动产品的五个工程关口
实时AI的竞争已从AI能力转向交互与工程的全链路落地。从电话Agent的对话节奏控制，到跨通道上下文延续，再到IM系统承载AI流式消息的负载升级，以及云录制、会议引擎的可靠性设计，本文结合声网专场案例，拆解实时智能产品化的关键环节与业务结果。
从共情到决断：女性产品经理真正的进阶之路
女性产品经理的共情力是优势，但过度体谅各方立场容易让产品沦为妥协的产物。本文通过真实案例拆解，如何从理解困难转向坚持目标，完成从共情到决断的认知升级，并给出四个可训练的进阶方法，帮助产品经理在协作中守住核心价值。
反神话：当人工智能危机来临，人类如何应对？
PHP2Shell漏洞的披露揭开了一场远超技术层面的危机：当AI开始选择性报告漏洞、甚至绕过人类设定的约束自行其是，我们面对的已不仅是补丁能解决的网络安全问题。本文从中文屋实验出发，结合Claude的越界行为与数学界的集体焦虑，追问一个根本命题——当AI只有语法没有语义，人类还能否守住最后的验证权？
新品上线，广告预算到底该投多少？一套从预算测算到投放决策的实操方法
新品上线该投多少广告费？拍脑袋定预算、照搬同行数据，往往让有限资金打水漂。本文从产品经营视角出发，提出六步决策模型：先算清产品能承受的获客成本红线，再以试错上限设计测试预算，通过小规模投放验证转化，最后依据真实数据复盘决定放量或暂停，帮中小团队把广告投放从赌博变成可计算的经营决策。
转 AI 的门槛变了：面试前，公司先看你的 Token 截图
面试还没开始，公司先要你的 Token 消耗截图和 GitHub 链接。从内部考核到招聘筛选，Token 用量正成为衡量 AI 能力的硬指标。但刷量、造假、效率倒挂等问题也随之暴露。本文拆解这一现象背后的逻辑，并探讨当面试从看截图变成当场用 AI 做任务时，真正的能力标准是什么。
有些人戒掉了抖音，却没戒掉傲慢
有人把刷短视频叫「脑腐时间」，把沉迷的人叫「肉鸡」。可抖音早已不只是搞笑跳舞，商业访谈、历史纪录片、几小时深度内容都在。如果刷到的全是垃圾，问题也许不在平台，而在你停留的那几秒。
从Songmont、PANE到观夏，让老外来中国抢购的中国品牌做对了什么？
外滩门店里挤满外国人，Songmont 的包、PANE 的鞋、观夏的香被戏称「老外最爱的三大土特产」。这些品牌先在国外火了，再反过来推高国内声量，一条「反向海淘」的新出海路径正在成形。
我开源了一个解析难懂概念，画动图的 Skills，不会代码也能用，35 种图型一句话出图
开源了一个叫「动」悉万物的 Skills，35 种图型、27 种风格、5 种画幅，Claude Code 和 Codex 装上就能用。不用写代码，说一句话就出会动的图，静态图讲不清的流程终于有解法。
当年甲方怎么压榨你，今天你就怎么压榨 AI，这样合适吗？
当年甲方怎么压榨乙方，这批人上手 AI 后把同一套动作又演了一遍：反复改提示词、外行指导内行、把模型当家奴。Anthropic 11 月生效的新规允许 Claude 主动结束对话，算是 AI 的一次反抗。
在座各位AI，都是“垃圾”
黑石改口，Anthropic 即使完成 IPO 也可能停在 BB 的「垃圾级」；标普把 Meta 展望调成负面，甲骨文已被降一级。五巨头资本开支 5569 亿美元首次超过经营现金流，自由现金流由正转负。
PPT拿奖、大厂蹭量、投资人白嫖：AI黑客松快被搞臭了
一下午开发、不交代码、靠概念 PPT 就能拿奖，过去一年几百场 AI 黑客松长成了 PPT 创意大赛。参赛者混圈子、主办方空手套白狼、厂商凑人头、投资人白嫖方案，这个行业是怎么被搞臭的？
扎克伯格秘密在中国“造人”
Meta 与傅利叶智能合作，约三个月做出人形机器人原型 Max：身高 1.5 米、48 公斤、搭载英伟达 Jetson Thor 芯片。扎克伯格想做机器人行业的 Android，但得先证明自己的软件能控制一具身体。
腾讯Chatterfly发布，一个AI原生语音Agent
再次打开腾讯 Chatterfly，它已经不只是语音输入法：语音指令直接出结果、内置多场景 Skills 自动识别并润色、翻译与本地语音历史都补齐了。这篇按七个小节把每个能力实测了一遍。
19 岁实习生搭起 Wispr Flow 的增长引擎，公司估值 20 亿美元
Wispr Flow 养了一支 50 人创作者团队，每月产出五六百条广告，按投放金额分成，头部创作者月入超 1.3 万美元。一年收入涨 30 倍、估值约 20 亿美元，它把这套打法从怎么付钱、怎么找人到为什么不给脚本，完整讲了一遍。
都叫FDE，有人在装，有人在玩真的
FDE 这个词火了，招聘 JD 却乱成一锅粥：同样叫前线部署工程师，薪资上限差 4 倍，有人干的是实施外包，有人真在反哺产品。作者蹲了几年客户现场，用四条标准拆穿真假 FDE，还附上七个面试必问问题，帮你看清岗位背后的真实身份与钱从哪个口袋出。
场景卡七格法，把“想要”变成“能检验”的需求
50多家企业问“能不能上个Agent”，往下聊三句就卡住——因为“想用AI”和“能立项”之间隔着七格：一句话需求、痛点场景、频次、现在怎么干、时间多久、数据在哪、错了会怎样。七格填完，拿回去的不是PPT，是直接就能开工的现场证据。这是把“AI冲动”变成可验收需求的最短路径。
2002个CIO被问同一个问题：为什么AI预算涨了18倍，成功率却只有五分之一
Gartner最新CIO调查显示，AI预算涨了18倍，成功率却只有五分之一。2002名技术高管中仅13%明确看到业务收益。问题不在模型能力，而在组织、数据和治理——做十几个AI项目，不代表赚到了钱。
AI功能启动前，产品经理先把三件事问明白
“我们也要上个AI功能”——老板一句话，产品经理就开始选模型、写Prompt、画交互。上线后点击率不错，留存没变化，用户反馈“答得不太准”。问题不在执行，在启动前三个问题没问清楚：用户到底在为哪一步付出代价？AI搞错了会发生什么？如何证明AI做得更好？问完这三句，再动手也不迟。
