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徐新:具身智能、AI 与风险投资的 51 条方法论

徐新:具身智能、AI 与风险投资的 51 条方法论

知名投资人徐新近期在播客中系统梳理了她在具身智能和AI领域的51条投资方法论,核心聚焦于如何研究陌生赛道、判断创始团队以及配置资本。对于AI创业者和从业者而言,这是一份来自一线投资人的决策框架参考,有助于理解当前资本如何看待技术路线与商业落地。

Agent 开发指南:技术太多,该怎么学?

Agent 开发指南:技术太多,该怎么学?

2026 年 7 月 28 日,一篇技术趋势报告指出,AI 代理开发的核心瓶颈已从“写代码”转向“交付可信结果”。Vercel、Cloudflare 等公司的开源收购、Pi 等 Harness 框架的涌现、以及 Rust/Zig/TypeScript 的语言重写,共同指向 Agent 基础设施的重新定义。

Kimi Linear:一种表现力强且高效的注意力架构

Kimi Linear:一种表现力强且高效的注意力架构

Kimi 团队发布了新型混合线性注意力架构 Kimi Linear,在短上下文、长上下文和强化学习场景下,全面超越了传统全注意力模型,同时将 KV 缓存占用降低最多 75%,1M 上下文解码吞吐量提升高达 6 倍。这可能是继 Mamba 后,对 Transformer 注意力机制最实用的一次效率革新。

大多数企业AI投入仍停留在实验室

大多数企业AI投入仍停留在实验室

最新研究证实,大多数企业虽然积极批准AI预算,但大量投入仍停留在实验和测试阶段,尚未转化为可运行的生产系统。钱不是浪费了,而是被“停放”在预生产环节,企业AI项目从实验到落地的转化缺口正在成为云服务领域一个不容回避的问题。