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AI产品手札：具身数据的底层思考
GEN-0证明了具身的Scaling Law，物理世界的通用智能并非遥不可及，但它标好了昂贵的价格——那就是海量、高保真、包含物理常识的交互数据。数据的多样性（Diversity）和交互密度（Interaction Richness）远比单纯的 Token 数量重要，因此未来的竞争，是“高质量真机数据供应链”的比拼。
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GPT-5.2提前泄露？今夜，OpenAI要拿Gemini 3祭天！
刚刚，GPT-5.2突袭上线Cursor，专狙Gemini 3！眼看OpenAI和谷歌的大战一触即发，网友狂呼：今晚提前过圣诞！
AI 终于要懂 “物理常识” 了？李飞飞的空间智能，改写 AI 与世界交互的规则
空间智能的崛起正在颠覆AI行业的底层逻辑。李飞飞的World Labs不再满足于让AI生成精美图像，而是要教会它理解物理世界的运作规则——从重力关系到物体碰撞，这场革命将彻底改变AI在机器人、元宇宙和AR/VR等领域的应用范式。本文深度解析空间智能如何突破'数字幻觉'，以及它面临的算力、数据和商业化三大挑战。
AI产品如何建立产品壁垒？
本文直面AI创业者被巨头碾压与技术迭代取代的生存焦虑，深度剖析了“套壳”产品的脆弱性，指出唯有通过掌控独有数据、构建用户反馈飞轮及深耕垂直工作流，才能建立起大厂无法复制的真正护城河。
什么阶段开始画原型-如何当好AI的BOSS
本文分享了原型设计的“三不画”与“三必画”原则，介绍了 AI 原型工具的“四维选择法”以及“三阶跃迁”工作流，还探讨了 AI 时代产品经理的“不可替代性”，助您在产品设计中更好运用 AI。
从搜索到“数字分身”：C罗与Perplexity的合作，给AI产品经理上了哪几课？
当AI独角兽Perplexity遇上足球巨星C罗，会碰撞出怎样的火花？Perplexity推出的“CR7体验”将AI产品从技术竞争推向独特体验的新赛道，独家数据、3D沉浸交互、人格化AI，为用户带来前所未有的感受。
AI 产品如何设计 RAG 召回策略
知识库文档已切片入库，AI 却仍答非所问或直接 “失忆”？问题核心不在模型，而在 RAG 的 “召回” 环节！向量检索并非万能，想要让 AI 精准响应，关键要打好 “混合检索 + 元数据过滤 + 重排序” 组合拳，啃下这块硬骨头，才能让知识真正为 AI 所用。
下一个Transformer可能又被Google做出来了
大模型深陷 “顺行性遗忘症” 困境：交互新知转瞬即忘，出厂后便停止进化。Google 抛出 Nested Learning 颠覆性论文，以 HOPE 框架打破架构与优化器的二元对立，用 “快慢记忆系统” 复刻生物大脑机制，让 AI 在交互中动态学习。这场被称作 “Attention Is All You Need V2” 的创新，能否开启 AGI 新范式？
AI数据赛道黑马Micro1：营收增长高达15倍
在AI狂奔的时代，真正稀缺的不是算力，而是“人”——能为大模型提供高质量反馈与训练数据的人类专家。Micro1 正是踩中这一关键节点，凭借快速招募、评估和管理领域专家的能力，在短短一年内将年度经常性收入（ARR）从700万美元飙升至超1亿美元。
AI泡沫什么时候破？
英伟达财报让全球对 AI 泡沫破裂的担忧暂缓，但 AI 共识的割裂却令人警觉。本文深入剖析 AI 共识松动的原因，探讨其商业模式缺失的困境，思考谁能在此轮周期中脱颖而出。
