自 OpenAI 发布 Sora 以来，AI 视频生成技术进入快速爆发阶段。凭借扩散模型强大的生成能力，我们已经可以看到接近现实的视频生成效果。但在模型逼真度不断提升的同时，速度瓶颈却成为横亘在大规模应用道路上的最大障碍。
知名 Go 大佬 Thorsten Ball 最近用 315 行代码构建了一个编程智能体，并表示「它运行得非常好」且「没有护城河」（指它并非难以复制）。
在全球大模型快速爆发与AIGC应用加速落地的时代，中国的人工智能创业者也在经历从“算法至上”到“产品为王”的重大转变。过去十年，AI行业几度热潮：从2016年AlphaGo引爆的认知革命，到2022年ChatGPT带来的生成式AI浪潮，技术的跃迁正在倒逼产品逻辑重构。而真正决定一家AI公司能否走得远的，从来不是技术demo，而是“有没有真正被用起来”。
「未来，99% 的 attention 将是大模型 attention，而不是人类 attention。」这是 AI 大牛 Andrej Karpathy 前段时间的一个预言。这里的「attention」可以理解为对内容的需求、处理和分析。也就是说，他预测未来绝大多数资料的处理工作将由大模型来完成，而不是人类。
Attention 还在卷自己。
晚点：过去将近 6 个月，AI 领域最重要的两件事，一是 OpenAI 去年 9 月 o1 发布，另一个是近期 DeepSeek 在发布 R1 后掀起全民狂潮。我们可以从这两个事儿开始聊。你怎么看 o1 和 R1 分别的意义？
就在刚刚，2024 ACM计算奖出炉！苏黎世联邦理工学院Torsten Hoefler教授获奖，理由是对高性能计算HPC及持续推进的AI革命的贡献。在20多岁时，他就完成了许多重要工作，这证明年龄绝非在CS取得突破的障碍！
本期我们邀请到了沈振宇作为访谈嘉宾。这位曾被张一鸣直接招募、亲历字节跳动崛起的产品人，如今已经完成了从图虫到千岛的两次创业蜕变。
开发者工具正在随着 AI 的快速发展而改变。因此，那些在其工作流程中更容易采用 AI 的公司正受到广泛关注。2022 年，一家名为 n8n（发音为“enay-ten”）的初创公司将其工作流自动化平台转向更加 AI 友好，该公司表示其收入增长了 5 倍，仅在过去两个月就翻了一番。
大模型同样的上下文窗口，只需一半内存就能实现，而且精度无损？ 前苹果ASIC架构师Nils Graef，和一名UC伯克利在读本科生一起提出了新的注意力机制Slim Attention。
