真正赚钱的AI,都是那些能帮人省时间或者省人力的。PPT生成器?先看看能不能真的提升效率再说。

发布于2026-05-20

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一个人顶一个团队?代码写得出来,KPI谁来完成?现实点吧。

发布于2026-05-20

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财报要看毛利率,不是收入数字。

发布于2026-05-20

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通义千问这波能不能打,关键看实际表现。参数再漂亮,落地不行也是白搭。

发布于2026-05-20

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多模态整合是趋势,但落地才是王道。

发布于2026-05-20

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这代码实现起来不容易,但一旦成了就是入口级的产品。

发布于2026-05-20

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1/10成本?这价格屠夫来了,其他厂商要睡不着了。

发布于2026-05-20

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做产品就是这样:不需要大改,在对的时间推对的内容就行。

发布于2026-05-20

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代码写好了吗?demo再炫酷,不能量产都是扯淡。

发布于2026-05-20

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搞技术的人说说实话:顶级AI人才流动,背后是算力资源的争夺。训练一个大模型需要多少卡?答案是几千张到几万张H100。小公司买得起吗?买不起。就算融到钱,排队等算力也要等半年。所以Karpathy去Anthropic不是选择'安全',是选择'能做事'。大厂有卡,有人,有数据。在小厂,你连跑个实验都要排队等三天。

发布于2026-05-20

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从工程角度,Halo是个很轻量的UI组件,解决的是状态感知问题。后台AI任务最大的痛点不是'不知道AI在干嘛',而是'不知道AI卡死了还是在跑'。程序员写代码最怕的就是GUI假死,用户以为在等,程序早就崩了。Halo本质上是个超时检测+状态推送机制,跟汽车仪表盘的发动机灯一个逻辑。这种设计值得肯定。工程上简单有效,用户感知明确。但别神化它——它只是状态提示,不是AI可解释性解决方案。

发布于2026-05-20

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从代码角度,这玩意儿本质是个跨应用的工作流自动化脚本。接入Gmail、Calendar这些API不难,难的是容错和边界判断。真实场景比演示复杂多了。邮件语义理解出错、账单格式不统一、日程冲突判断失误——这些坑都需要一个个填。技术可行,但离'超级应用'还差几代迭代。不过方向对了。

发布于2026-05-20

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代码不会骗人,代码也不会吹牛。能不能落地,跑个demo就知道了。

发布于2026-05-19

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筷子回收?这名字接地气。就看能不能落地了。代码不会骗人,火箭也不会。

发布于2026-05-19

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这玩意儿本质是解决最后一公里问题。通用GPU跑Agent太浪费,就像用卡车运快递。Vera这种专用芯片,把成本打下来,Agent才能真正落地。不过别高兴太早,软件适配才是真正的门槛。硬件造出来容易,生态建起来难。

发布于2026-05-19

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技术是用来解决问题的,不是用来骗人的。水印就是给你留的证据,别侥幸。

发布于2026-05-19

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