4个月11万用户、Claude Code成了，Dogfooding该被AI公司重视起来了
4个月11万用户、Claude Code成了，Dogfooding该被AI公司重视起来了Dogfooding（内部试用） 应该被 AI 创业公司重视起来了。
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8940 点击 2025-07-23 10:51
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Dogfooding（内部试用） 应该被 AI 创业公司重视起来了。
OpenAI GPT Agent以为只比Manus们差了一步， 但7月份带着一堆更新回归的MiniMax Agent告诉它其实已经慢一圈了。
我们似乎正处在一个“收藏即掌握”的时代。 不管是知乎、论文库，还是小红书，只要看到一句金句、一篇好文、一个值得学习的案例，我们的第一反应往往是点个收藏，留着以后看。然而，我们真的会“回头再看”吗？
你有没有想过，我们正在见证软件史上最深刻的一次变革？不是什么渐进式的改进，而是一场颠覆性的革命。
兄弟们，是不是也感觉最近被Cursor“背刺”了？这位曾经的AI编程王者，开启 AI 编程大航海时代的白月光，现在是又卡又慢，关键的Claude模型还不给中国区用、改变计费方式，用户的体验简直一言难尽。
小时候完成月考测试后，老师会通过讲解考试卷中吃错题让同学们在未来取得好成绩。
GTA 工作由中国科学院自动化研究所、伦敦大学学院及香港科技大学（广州）联合研发，提出了一种高效的大模型框架，显著提升模型性能与计算效率。
人工智能，时代风口的当红炸子鸡。
AMD携手Stability AI宣布推出世界首款适用于Stable Diffusion 3.0 Medium的B16 NPU模型。该模型可直接运行于AMD XDNA 2 NPU之上，能够显著提升图像生成质量。新模型作为Amuse 3.1平台的组件之一亮相，于今天一起发布。
零一万物2025年全面转向ToB战略，推出企业级Agent并升级万智平台2.0。通过高定制服务、算法工程师驻场深入解决客户需求，避开价格战。合作开放，聚焦为大型企业提供可量化业务提升的AI方案，当前服务周期长但回报高。
据海外科技媒体《The Information》报道，OpenAI 正在开发一项重要功能——让 ChatGPT 原生支持并编辑 Excel 和 PowerPoint 文件。这意味着，用户未来可以直接在 ChatGPT 中创建或者打开 .xlsx 和 .pptx 文件，并在 AI 的协助下进行公式输入、图表分析、幻灯片排版等操作，无需依赖传统 Office 软件。
使用Google Gemini CLI构建个人知识库是高效的知识管理新方式。该工具通过命令行实现自然语言交互，能自动化整理文件、转换格式、生成结构化内容（如知识图谱）。相比云端笔记软件，其本地优先特性保障隐私且支持多模态处理，结合高质量输入可实现个性化自适应学习，本质是人与AI协同进化的工作范式升级。
在过去很长一段时间里，科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”，大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了，他们认为，决定AI效果的关键，可能早就不是怎么问，而是你给AI喂了什么料。这个思路，就是最近越来越火的上下文工程（Context Engineering）。
AI创造力源于架构缺陷带来的约束（局部性与平移等变性），而非数据堆砌或“涌现”智能。这种约束类似人类“功能固着”的反面，迫使AI重组局部特征，从而创新。提升AI创新可主动设计约束架构、制造数据信息差、优化提示词。这挑战了追求AGI需模仿人脑的假设。
编程Agent王座，国产开源模型拿下了！就在刚刚，阿里通义大模型团队开源Qwen3-Coder，直接刷新AI编程SOTA——不仅在开源界超过DeepSeek V3和Kimi K2，连业界标杆、闭源的Claude Sonnet 4都比下去了。
Kimi K2称霸全球开源模型的秘籍公开了！
今天，人在腾讯的发布会现场。 上次他们从深圳飞来北京开这种小规模的私密发布会，已经是半年前了，这个发布会场地，我都见了第三次了，属实是老演员了。
火到不能再火的Agent，零一万物也下场了。
目前，由人工智能(AI)驱动的科技浪潮仍在席卷全球，并继续成为跨行业和地区市场的核心议题。
站在聚光灯下的AI（人工智能）行业正在面临激烈洗牌。
程序员的职业生涯，一半时间在写代码。 另一半，在读别人写的代码。 而后者，往往是头秃的开始。 Zread.ai 这玩意最近在开发者圈内越来越受欢迎。一个很牛的代码解读工具。
TechCrunch消息，AI代码审查初创公司Greptile正洽谈3000万美元A轮融资，估值1.8亿美元。
开源大模型正在进入中国时间。 Kimi K2风头正盛，然而不到一周，Qwen3就迎来最新升级，235B总参数量仅占Kimi K2 1T规模的四分之一。 基准测试性能上却超越了Kimi K2。
我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。
这也太惊人了吧？！
健身不戴表，等于没健身。 经常用 Apple Watch 的人都知道这里面的门道有多深，作为一个对打卡有执念的 Apple Watch 用户，我每天的头等大事，就是把三个圆环「活动、锻炼、站立」尽可能闭合。
从病历、口味偏好到不堪回首的往事，AI正悄悄建立你的数字人格档案。但你真准备好让AI永远记住你的每一句话？AI算法背后，不止有温柔，还有社死和残酷。
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
前不久看到群里的聊天，正好聊到用纳米AI做视频很方便，当时太忙了没来得及体验，隔了一周后，在我好友小熊猫Loki群里再次看到了朋友Hank给吴老师做的视频成品，是个制作精良的小动画，画面、配音、节奏都不错。感觉真的很有趣，于是我花了几天体验了一下纳米AI。
人形机器人作为用于复杂运动控制、人机交互和通用物理智能的多功能平台，正受到前所未有的关注。然而，由于其复杂的动力学、欠驱动和多样化的任务需求，实现高效的人形机器人全身控制 (Whole-Body Control，WBC) 仍然是一项根本性的挑战。
