Claude Skills 火了，但大多数人没看懂它真正解决的问题
Claude Skills 火了，但大多数人没看懂它真正解决的问题发现一个很有意思的现象，模型能力已经不是瓶颈了。
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7880 点击 2026-01-13 16:38
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发现一个很有意思的现象，模型能力已经不是瓶颈了。
假如你是一个致力于将 AI 引入传统行业的工程团队。现在，你有一个问题：训练一个能看懂复杂机械图纸、设备维护手册或金融研报图表的多模态助手。这个助手不仅要能专业陪聊，更要能精准地识别图纸上的零件标注，或者从密密麻麻的财报截图中提取关键数据。
故事得从我们那个行业交流群说起。
“软工任务要改多文件、多轮工具调用，模型怎么学透？高质量训练数据稀缺，又怕轨迹含噪声作弊？复杂 RL 训练成本高，中小团队望而却步？”
这正是动画制作的过程，当它第一次出现时，人们对它产生了反感。现在的 AI 发展情况与之非常相似，但技术的发展是无法阻挡的，它必然会发生。你要么成为其中的一部分，要么被时代淘汰。
近年来，视频扩散模型在 “真实感、动态性、可控性” 上进展飞快，但它们大多仍停留在纯 RGB 空间。模型能生成好看的视频，却缺少对三维几何的显式建模。这让许多世界模型（world model）导向的应用（空间推理、具身智能、机器人、自动驾驶仿真等）难以落地，因为这些任务不仅需要像素，还需要完整地模拟 4D 世界。
“纯做AI工具的创业时代已经结束了，2026年是按效果付费的元年。”
深夜，梁文锋署名的DeepSeek新论文又来了。这一次，他们提出全新的Engram模块，解决了Transformer的记忆难题，让模型容量不再靠堆参数！
256K文本预加载提速超50%，还解锁了1M上下文窗口。
现在，我们越来越多地将大语言模型应用于搜索、编程、内容生成和决策辅助等现实场景中。尽管每天有数百万人使用大模型，但它的问题也随之而来，例如有时会产生幻觉，甚至在特定情境下表现出误导或欺骗用户的倾向。