开发周期被打破了。曾需数月打磨的 MVP，如今近七成可在一个月内上线；曾需十人协作的产研流程，如今超七成由三人以下小团队完成。AI Coding 工具已不再是辅助，而是主力：仅 1% 的创作者仍完全手写代码，近六成将多数乃至全部编码交予 AI。效率的跃升前所未有，但随之而来的是一个尖锐的问题：快，是否等于有价值？
面对Llama3系列的失利，小扎将2025年定义为Meta的「高强度之年」，不仅在AI上投入数百亿美金，还开启一系列「闪电战」，包括重金挖人、成立MSL、收紧绩效考核，削减元宇宙投入等。年关将近，小扎的「高强度之年」能救Meta吗？
每一个专家/资深人士曾经都是菜鸟/小白，但现如今 AI 正在锯断通往专家的阶梯。由技术进化带来的问题，答案已经超出了技术本身。当我读完张笑宇所著的《AI 文明史·前史》，对之前困惑的问题就有了一些答案。
Canva可画并没有想取代什么，它只是把99%的普通人从设计的枯燥苦海中捞了出来。
圣诞假期，马斯克给全球画师送了份「厚礼」。起因是社交平台 X 上线了一个基于 Grok 模型的「AI 编辑」功能。用户只需长按手机图片或点击网页版的「编辑图片」按钮，就能输入文字指令，让 AI 随意修改别人发布的作品。
好震惊，好意外，现在一份4–6个月的AI相关实习，月薪已经接近14万人民币了！而且这个价格不是个例——OpenAI、Anthropic、Meta、Google DeepMind等巨头，都为实习、Fellowship、Residency这类短期岗位，开出足以对标全职研究员的价格。
。过去的行业共识是：端侧只能跑小模型，性能与体验必须妥协；真正的能力仍得依赖云端最强模型。万格智元要打破的，正是这条旧认知。公司正在打造的cPilot端侧算力引擎，选择了一条更难、却更接近未来的路径：通过自研的非GPU推理引擎，让300亿、500亿等超大模型在性能有限制的消费硬件上高效推理
英伟达的顶配 GPU RTX 5090 官方起售价为 1999 美元（经过市场溢价可能达到了 3000 美元以上），而一根单条 256GB 的 DDR5 内存如今的市场价却也飙升到了 3500-5000 美元之间。
英伟达在开源模型上玩的很激进： “最高效的开放模型家族”Nemotron 3，混合Mamba-Transformer MoE架构、NVFP4低精度训练全用上。而且开放得很彻底：
上海遐福养老院，80多岁的吴奶奶举起手机，屏幕上是她用AI制作的视频——她手捧鲜花，穿上婚纱，与身着西装搭配红色领带的丈夫，并肩走向婚姻殿堂。“非常激动。”她的声音有些颤抖，“我们结婚的时候没拍过婚纱照，后来也没拍过。”
