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AI
腾讯AI,翻身了吗?

腾讯AI,翻身了吗?

腾讯混元Hy3的发布标志着这家互联网巨头在AI赛道的重新发力。这款2950亿参数的MoE架构模型虽未在参数规模上追求极致,却在工程效率与成本平衡上展现独特优势,尤其在前端开发、工具调用等场景表现突出。从OpenRouter榜单第八到WorkBuddy排队率超50%,Hy3正为腾讯赢回开发者信任。
AI,个人随笔
Agent 元年第 500 天,9 条给 AI PM 的提醒:GUI 没有消失,但“人肉传送带”正在退场

Agent 元年第 500 天,9 条给 AI PM 的提醒:GUI 没有消失,但“人肉传送带”正在退场

Agent技术已悄然改变软件与人的协作关系,但产品化进程却意外卡在最后一公里。本文通过投资人与开发者的深度对谈,揭示AI能力爆发与用户体验滞后之间的根本矛盾,并提出9条重塑Agent产品思维的实战洞察——从GUI转型为信任界面,到CLI的意外复兴,再到Skill如何将个人品味转化为生产资料。
AI
爆火的 Deep Research:巨头围剿之下,底层逻辑与商业模式有何差异?

爆火的 Deep Research:巨头围剿之下,底层逻辑与商业模式有何差异?

深度研究智能体(Deep Research Agent)正引爆AI行业的全新竞争维度,从OpenAI的严丝合缝四阶流水线,到Anthropic的暴力美学多兵团作战,再到Google的自带基建底气与Perplexity的轻巧混合路由,各大科技巨头在技术架构与商业模式上的差异化布局令人眼花缭乱。本文将深入解析这场AI竞赛背后的产品思维与战略卡位,同时揭示被华丽排版掩盖的“学术造假”危机。
数据分析
AI产品经理应该深度理解“什么是数据飞轮”?

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数据飞轮不是算法团队的专利,而是AI产品经理的必修课。从特斯拉的自动驾驶到Klarna的智能客服,真正成功的AI产品背后都有一个自我强化的数据循环。本文将拆解数据飞轮的本质、价值与构建方法,告诉你为什么这个战略级武器必须由产品经理亲自操刀,以及如何从零开始打造属于你的增长引擎。
AI
模型已经会工作了,为什么还要继续升级?

模型已经会工作了,为什么还要继续升级?

几个月前,GPT-5.5 和 Claude Opus 4.6 已经能够完成大量编程、调研、文档和办公任务。到了 GPT-5.6、Opus 4.8 与 Grok 4.5,普通用户却未必还能感受到类似早期模型迭代时的巨大代差。 这并不意味着模型停止进步了,而是竞争的重点正在发生变化:从提高单次回答的质量,转向延长可独立执行的任务时间、提高工具适配能力、管理上下文、验证结果、调度子智能体,以及降低每个有效交付物的总成本。 下一阶段真正被比较的,可能不再是一个孤立的模型,而是一整套由模型、工具、上下文、运行环境、验证机制和真实用户反馈组成的工作系统。
AI
GPT-5.6全量放送,Codex正式并入ChatGPT

GPT-5.6全量放送,Codex正式并入ChatGPT

GPT-5.6全量上线,但OpenAI的真正大招是ChatGPT Work——把Codex直接并进了ChatGPT,变成"接任务、读上下文、调用工具、交付结果"的通用办公Agent。Sol比Fable 5便宜一半、速度快到每秒750token,但极限攻坚仍稍逊。Agent时代的问题不再是"谁最聪明",而是"谁足够聪明、足够快、能被大量调用"。
AI
GPT-5.6 发布后,AI 产品经理该砍掉“默认最强模型”了

GPT-5.6 发布后,AI 产品经理该砍掉“默认最强模型”了

GPT-5.6的发布不仅带来了Sol、Terra、Luna三档模型的性能差异,更将AI产品的成本结构问题摆上台面。当模型分层成为标配,产品经理必须从‘盲目追求最强模型’转向构建精确的任务路由能力。本文深度解析如何为不同价值任务匹配合理模型资源,避免产品陷入‘惊艳Demo与失控成本’的尴尬境地,真正实现AI能力的商业化落地。