这期对话把火力对准了一个不体面的真相：更聪明的“路由”和更苛刻的“成本”正重写 AI 商业化的脚本。
这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
一个绝妙的点子往往是公司最危险的毒药。 最近在 X 上闲逛，淘到了一个神奇的网站 ——「Absurd.website」。 正如名字一样，它荒诞、有趣、脑洞大开，里面收录了各种奇葩的小项目，有些甚至能看到 AI 生成的痕迹。
开放麦是「十字路口」社区线下活动的经典形式。 从最开始的探索到现在，我们已经举办了 16 场 AI 开放麦，邀请了超过 150 位新一代 AI 创业者和积极行动者登上开放麦的舞台，每个人用 10 分钟时间，分享他们在 AI 领域的产品和见解。
随着垂直领域 agent 的兴起，市面上的应用越来越多，用户不可避免地需要一个编排工具（orchestration tool）来将这些分散的应用串联起来，或者需要某种横向工具（horizontal tool）来统一构建 agent。而 n8n 正是这一生态位中的佼佼者，它正从一个工作流自动化工具，升级为 AI 应用的编排层。
9 月，不仅是返校的季节，对许多人来说，也意味着一个新的开始。无论你是重返校园的学生，还是希望在职业道路上寻找新方向的探索者，可能都在思考同一个问题：「如何才能跟上这个被 AI 定义的未来？」
在图像生成上，Google 其实已经有 Imagen 4 这样的文生图模型，为什么 nano banana 最后还是由 Google 带来的？但这确实不是偶然或者瞎猜的，nano banana 是结合了 Google 多个团队的项目成果。首先就是 Gemini 强大的世界知识与指令遵循能力，其次就是 Google 内部顶尖文生图模型 Imagen，所提供的极致图像美学与自然度追求。
Intent近日宣布获得数千万美元战略投资， a16z 与 GV 联合领投，跟投方还包括几位前微信产品负责人创立的基金。在 2025 年 AI Agent 市场规模已经冲到 73.8 亿美元的节点上，这笔钱显然押注的是“聊天即执行”这个赛道的爆发潜力。
近几年 AI 工具快速融入研发流程。各类产品不断涌现，百家争鸣，而开发者的工作方式也在悄然发生变化。效率的提升已经成为共识，但与此同时，质量与可信性也被推到前台：在提速的同时，研发该如何守住质量底线？
当前基于大语言模型（LLM）的智能体构建通过推动自主科学研究推动 AI4S 迅猛发展，催生一系列科研智能体的构建与应用。然而人工智能与自然科学研究之间认知论与方法论的偏差，对科研智能体系统的设计、训练以及验证产生着较大阻碍。
