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Kimi少了一个天才少年
17岁少年陈广宇从Kimi离职，留下被写入K3架构的Attention Residuals技术。从自学AI到硅谷实习，再到与苏剑林、张宇共同署名论文，他的经历揭示了非典型天才的成长路径。本文复盘这段短暂却深刻的AI研究之旅，探讨大厂如何留住这类人才。
最新文章
奶茶杯子为啥越来越高？
现在的奶茶杯，越来越像一根被悄悄拉长的柱子。从奈雪的茶开模瘦高杯开始，霸王茶姬、古茗的杯型也在往同一方向靠，杯径变窄。同样的 500 毫升，杯径缩小 10% 需要增高约 23%，细长容器更容易让人把容量看成更多，杯子也成了随身的品牌展示面。
为什么很多头部品牌都做不好小红书？
有在抖音一年做二三十亿的头部品牌，一到小红书却很难拿到结果。问题不在预算，而在只做了曝光和品牌词，漏掉了用户决策链路中间那段。文章复盘一个高客单家电品牌，靠看见、搜索、购买三层内容180天做到品类第一、营收破亿。
价格从“元”降到“分”，AI视频的下半场开打了
9 月底以来，快手可灵、生数科技 Vidu、MiniMax 等厂商密集出手，把 AI 视频的每秒价格从元的量级压到几分钱。这不只是价格战，模型能力正加速融入剧组工作流，行业也迎来属于自己的 DeepSeek 时刻。
反向面试：怎么判断一家公司到底有没有营销预算？
面试营销岗前不妨反客为主：直接问月度投流预算、最近一个月的 ROAS，以及这个岗位能自己调配多少额度，就能判断公司是真投钱还是只画饼。文中给出一套可直接照搬的提问话术和判题标准，帮你避开只能做免费流量的无效岗位。
剪辑工具这么多，他靠字幕和短视频，做到了 800万美元 ARR
法国团队 Submagic 把视频加字幕做成了生意：上传素材后自动生成动态字幕并删除多余停顿。上线三个月年化收入破 100 万美元，2025 年 6 月已达 800 万美元，靠 30% 持续分佣吸引上万名推广者，但每月仍有约 15% 的付费客户流失。
同行靠小红书赚钱，你怎么越投越亏？
流量越跑越多，预算越花越高，利润却越来越薄，问题往往不在账户操作，而在投放认知本身。内容才是底盘，投放只是放大器，若忽略用户心理与平台规则，再拼命加预算、堆计划，也只是在给平台打工，白白烧钱。
其实，靠 AI 写内容，根本火不了。
为什么很多人用 AI 做出来的内容总是不温不火，甚至一眼就知道火不了？工具只是放大器，能把 1 放大成 10，前提是你得先有那个 1。真正的自动化工作流替代不了亲自体验，也替代不了你的网感与情绪，这一步没有捷径。
这一次，中国文化出海靠“送快递”
一部名为《我在1942送快递》的中国短剧登陆北美，把战争、穿越与一段被好莱坞遗忘八十年的历史讲给海外观众。除真人加AI的混合制作，更值得关注的是它背后文化出海的接力：从孔子学院、电影音乐，到短视频与游戏，再到网文与短剧。
高客单价保健品，别着急种草投放
产品品质不输大牌，却始终卖不动，这是不少高客单价保健品的共同困境。深山种植、顶配检测，卖点讲了一堆，可曝光解决不了用户的犹豫。对高客单价产品来说，一上来就猛做小红书种草往往无效，先讲清品牌根基与信任体系，投放才可能换来转化。
卷生卷死的团播，开始到拉美赚“美国大哥”的钱
当国内团播卷到门槛高企，一批玩家把目光投向拉美。华裔创业者郭和烨在墨西哥开出拉美第一个团播直播间，第二个月便回本，如今已有二十个直播间、上百名主播。TikTok月活突破二十亿，这块最后的蓝海正吸引越来越多中国公会开荒。
十几元的次抛衣又火了，谁在为“一次出片”买单？
去新疆、去云南，只穿一次的次抛衣，成了年轻人旅行出片的标配。单价低至十余元，在拼多多二三十元包邮，拍完照或丢掉，或挂上二手平台回血。可一趟旅行添置五六件，单次成本并不低，低价的背后是设计、面料、工艺的层层减法，女装市场越卷越乱。
一个部门的诞生，一次退款的折腾
长辈想学着自己买高铁票，在应用市场下了一个买票 App，捣鼓半天票还没买，却被扣了一百多块钱，还开通了自动续费。两笔扣款49.90元和59.90元，为了退款，作者找订单、打客服、跑投诉，前后折腾了近一周，钱才陆续退回来。
IT没有话语权？我用一个”0预算”项目，把话摆到了桌面上
企业IT常抱怨没有话语权，但更该问：降本增效降了什么、增了什么？作者拿自己一个“0预算”项目回答——生物集团一套新业务系统，外包报价10万元、要2到3个月，他带不到2个人用AI辅助，1.5个月交付5个核心功能，省下10万元。
美团：一个“低毛利产品”的从0到1，以及它为什么必须“逼死自己”
把美团当成一个产品来拆解：第一版2010年3月上线，核心功能是本地生活团购，此后再没变过；变的只是产品形态，从团购、外卖到即时零售和本地生活平台。2011年8月有5058家团购网站，最后只有这个低毛利产品活了下来。
腾讯字节阿里，争抢下一个AI入口
9 月底以来，字节的 Spell、腾讯元宝、阿里千问等纷纷加速个人智能体，Manus 与 Meta Muse 的走红点燃了这场争夺。Agent 正从执行具体任务转向持续提供个人服务，入口权的转移或将改写原有平台的流量逻辑。
6K字干货：从0到1手把手教你编写第一个Skill
很多人用AI只是在“问”，不是在“教”，每次都得把需求从头解释一遍。Skill 就像给 AI 的一本员工手册：Prompt 是点单，MCP 是厨房工具和食材，Skill 则是秘制菜谱加员工守则。它本质就是个标准文件夹。
给Codex装上这3个Skill，让它从理工男变成专属视觉设计师
十一假期把 Skill 库梳理了一遍，其中三个视觉 Skill 刚迭代完：配图助手基于 Codex 升级，支持28种风格；漫画助手能把抽象概念画成漫画讲清楚；PPT 助手支持11种风格，日常分享够用。三个都开源在 GitHub。
Muse、Dots 和WorkBuddy有什么区别？
AI Agent 热起来了，这次比的是能不能替你把事做完。Meta 的 Muse 像私人生活助理，用虚拟机跨应用替你办事；OpenAI 的 Dots 更像工作搭档，擅长复杂项目；腾讯的 WorkBuddy 则把文档、表格、PPT 交付成结果。
怎么用 DeepSeek Harness 插件，解决客户个性化需求？
客户的个性化需求，过去要么排期，要么忍着，现在有了第三条路：用 DeepSeek Harness 的插件模式，像写一个 Skill 一样写个插件。一个查假期余额的需求，本来要5个产研干3周，这次1个人3天交付，代码一行没动。
