在我们往期观察“AI+声音”的应用中，多是 TTS、AI 生成播客和读书/配音等方向，先有文字内容、后转化为声音输出的偏“工具”类产品。当大多数产品在探索如何用 AI 声音改变内容传播的形式时，一家德国厂商却在另一个方向持续耕耘，并且维持了不错的流水表现。
在今年 3 月 DeepSeek 和豆包占领国内产品月活用户增速前两名的时候，以第三姿态紧随其后的，是红果短剧。两者之间这个巧合的「偶遇」，意外也不意外。反映的正是我们当下经历的最重要的技术与文化浪潮。
最强编程模型让位了。 但没有换人，依然是Claude。 新发布的Claude Sonnet 4.5，在SWE-bench上的成绩比Sonnet 4提升了1.8个百分点，而且提质不加价。
用户体验研究（UXR，User Experience Research）是驱动企业增长的引擎，但核心流程却高度依赖人工。从收集数据、分析客户需求、再到测试产品，需要一段很长的时间线，这个过程常常出现 “企业想做的” 与 “用户真正需要的” 之间的脱节。
我是洛小山，和你聊聊 AI 使用技巧。
数字人这赛道也越来越卷了， 大模型可以写剧本，语音模型可以配出百变语气，当我越来越不满足于只是把口型对上这件事之后， 那这个只会坐着、不能走路、表情都是提前预设好的、台词数字人，会如何进化？
数据分析初创公司Fivetran 正就收购数据管理公司 dbt Labs 进行谈判，据知情人士透露，该平台可帮助企业为分析和人工智能应用管理及预处理数据。
当全世界都在狂热追逐大模型时，强化学习之父、图灵奖得主Richard Sutton却直言：大语言模型是「死胡同」。在他看来，真正的智能必须源于经验学习，而不是模仿人类语言的「预测游戏」。这番话无异于当头一棒，让人重新思考：我们追逐的所谓智能，究竟是幻影，还是通向未来的歧路？
在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。
构建有价值的AI Agent需审慎选择场景，避免滥用。应用前需评估任务复杂性、价值是否匹配成本、模型核心能力有无硬伤及出错风险容忍度。开发时坚持极简原则，聚焦环境、工具集、系统提示三大核心要素。优化调试的关键在于理解Agent有限上下文视角，模拟其受限决策状态。
