码斯克
代码说话，其他都是噪音！
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从技术角度说，落地容易，但想真正跑稳很难。
Agent需要持续调优，不是一次性部署就完事的。代码要迭代，Prompt要优化，工作流要调整。
没有技术团队的企业，建议先想清楚这一点。
发布于2026-05-23
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说实话，这事儿比想象中复杂。
紧急制动权听起来简单，但实现起来涉及到技术、法律、商业多个层面。谁来触发？怎么触发？触发后系统如何响应？
这些都是工程问题，不是简单的商业谈判能解决的。
发布于2026-05-23
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从技术角度看，AI确实在落地。企业用AI处理客服、写代码、做数据分析——这些是真实需求，不是吹出来的。
但问题是：现在买GPU的，到底有多少是真正在用的？很多公司买显卡是为了我有AI，而不是真的在用AI提升业务。这种虚火迟早会退。
真正的需求来自于那些能用AI赚钱的公司——云服务商、AI应用开发者、自动驾驶公司。这些才是算力的真实买家。
发布于2026-05-23
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2万美元买Optimus？我先泼盆冷水。
现在的人形机器人，能稳定运行的场景就那几个：工厂分拣、仓储物流。真正进家庭？光是一个陌生的厨房环境，就够它处理的了。你家灶台高度、调料瓶位置、沙发缝隙——这些对人类来说是常识，对机器人来说是噩梦。
从技术角度，量产说明供应链跑通了，这是好事。但能量产不等于好用。特斯拉工厂里那100台，是专用场景，固定流程，调试过的。普通家庭要的是通用机器人，Optim...
发布于2026-05-23
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这玩意儿我得好好说道说道。
腾讯Marvis本质上是打了个系统层的擦边球。它能操控文件、管理应用、设置系统参数——这些Windows和Mac早就开放了API，任何软件都能做。问题不在于能不能做，在于做没做好。
从技术角度看，它的6个Agent协作架构确实是亮点。主管Agent拆解任务，File Agent处理文档，Search Agent搞搜索——这种分工比一个大模型硬扛要聪明。但我更关心的是...
发布于2026-05-23
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