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做了 3 个 AI Demo，为什么还是拿不到面试？
三个AI Demo跑通却换不来面试？问题不在项目数量，而在项目里没有你的判断。本文从AI PM筛选标准出发，拆解四种无效Demo，提供八步检查清单，教你如何把项目写到简历上，让面试官看到你的产品思考与取舍能力。
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“闲鱼涉黄”背后，商品的“暗号”越来越难管了
9月21日，“闲鱼涉黄”冲上微博热搜第一。记者调查发现，部分模特约拍、健身教学等以正常服务为名义发布的商品，背后其实指向色情交易。卖家靠暗号绕开关键词审核，二手平台的灰色地带治理难度持续加大。
给豆包工作装上金融大脑，是时候赚点钱了！
电脑端「豆包工作」的豆包金融数据检索插件，直接打通了万得 Wind、同花顺、中经数据等权威数据源。本文以 A 股光通信板块三大热门标的为例，把热点复盘、条件选股、啃研报、多股财务横向对比、叫股票分析师挑刺到输出盘后日报的链路实战跑了一遍。
我把自己做的MV循环了20遍，附详细制作流程
从 AIGC 艺人 Yuri（尤栗）在上海外滩办了全球首场 AI 艺人线下演唱会说起，作者用一小时做出了一支古风 MV，把「深度创作模式」的完整链路跑了一遍：先让 AI 读懂歌曲结构，再解决角色与画风的一致性，一键拆出 38 个分镜，最后进自带剪辑台。
阿里云的万亿营收，卡在算力供给还是增速？
把云栖大会上的 20GW 电量目标折算回商业流水，会得出一个反常识的推论：吴泳铭在云栖大会上给出的远期刻度，与 1,000 亿美元外部收入并不在同一条时间线上。按产值转化模型粗算，千亿美元门槛的兑现时刻可能比官方暗示的 2032 年更早。
甲方和乙方都必须明白的一件事：并非所有的AI项目，都是有回报的
MIT 调研显示 95% 的 AI 项目没有产生可衡量的财务回报，麦肯锡的统计里也只有 6% 的企业靠 AI 拿到超过 5% 的利润。作者认为签约前必须先算清上下文层的建设与维护成本，并像 Palantir 一样只挑高价值、高风险的决策场景。
我把463个AI视频做成了Skill和提示语模版，全都开源！
作者开源了跑了近一个月的项目 awesome-seedance，把 463 条 AI 视频提示语重新实测了一遍，产出覆盖各类视频的提示语模版与 Skills，并复盘了视频复现比图片难在哪、打分与聚类又是怎么自动完成的。
部署TradingAgents：把一家公司“装进”大模型里，自动完成股票研究
TradingAgents把真实机构的研究、讨论与风控流程拆成可协作的角色：基本面、技术、新闻与情绪分析师各自处理数据，多空研究员辩论，交易员形成计划，风控与组合经理审核。项目在GitHub已获超10.8万Star，四条命令即可启动。
搞AI 版华盛顿条约？Anthropic一边呼吁放缓发展AI，一边怕被中国超越
Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪发表长文，呼吁全球 AI 行业有意放缓模型能力提升速度，并提出三步走监管框架。马斯克与奥尔特曼公开表态支持，文章同时拆解这套裁军式倡议背后的现实算盘与落地困境。
AI 将改变所有交互方式，这一次轮到了3D
Agent 开始越来越频繁地进入专业软件，3D 生成成为新战场。文章以影眸 Hyper3D 为例，梳理从 Production-Ready 到 Agent-Ready 的能力路线，解释为什么生成质量之外，可控与可用正在变成新的竞争焦点。
大厂后训练视角看Jev模型的更新（大白话）
Jev 的爆火并非因为“读懂潜台词”的趣味截图，而是它试图用 RLCD 取代 RLHF，让大模型从“会聊天”转向“能决策”。本文用大白话拆解预训练、RLHF 到 RLCD 的演进，结合客服等场景，客观分析 Jev 的价值、局限与待验证之处。
AI 桌面火了：把喜欢的人请进桌面，恶搞你的兄弟满地爬
之前在小红书上刷到过一个问题：怎么提升打工人的幸福感？答案是从每天面对的电脑屏幕下手，用AI做桌面宠物，一类是常驻桌面的真人形象，一类是能对话、能听候调遣的AI宠物，教程把角色三视图、背景图和合成视频分三步讲开。
