AYi@AYi_AInotes黄仁勋在COMPUTEX 2026上逛至技嘉展台，席地而坐与技嘉老总喝啤酒近10分钟，引来围观。技嘉股价当场被拉，期间已五连涨超20%。深层信号显示Nvidia供应链逻辑中技嘉地位加深。引用推文回顾：2009年Nvidia市值仅40亿美元（Intel 1000亿），黄仁勋押注CUDA和异构计算，17年后Nvidia市值5万亿，Intel约五千亿，25倍劣势变为近10倍反超，体现其远见与护城河。
同样站在 2009 年那个路口,有人只看见一块显卡, 有人看见了往后二十年整个计算的样子。 那年 Nvidia 市值 40 亿,是 Intel 的零头, 所有人都笑黄仁勋不过是个卖游戏配件的。 那时候 Nvidia 市值 40 亿,Inte...
Emad@EMostaqueBookmarking tweets and not going back to them has become an epidemic
小鹏集团董事长何小鹏在GX智造工厂直播中透露，小鹏GX未公布海外定价即获中东等海外市场1000笔盲订。国内上市12小时大定超2.4万辆，限时起售价26.98万元，提供纯电和超级增程动力。何小鹏判断全球L3级自动驾驶将于明年Q1实施，小鹏第二代VLA正海外测试。针对热销致提车周期延长，他否认“加价2万插队”传言，并称已成立专项督战小组加速提产。
近日，昆仑万维董事长兼CEO方汉在2026年香港科创主题研讨会上指出，中国AI的底层逻辑是智力与能源，中国具备明显优势，全球最好的开源大模型DeepSeek已能在多个垂直领域与美国产品竞争。公司2026年第一季度营收25.70亿元，同比增长45.69%；海外收入24.87亿元，同比增长49.29%；短剧及AI短剧平台月流水超4800万美元，ARR超5.7亿美元。方汉认为香港可扮演数据合规“沙盒”与学术交流桥梁角色，并呼吁长期资本重视AI应用层，称生成式AI将内容制作成本压低至几万分之一，传统渠道将被重做，订阅制将被免费模式取代。
meng shao@shao__mengClaude Code 工程负责人 Fiona Fung 在 Code w/ Claude SF 2026 分享管理 AI-native 团队经验：写代码不再是瓶颈，验证、评审、安全与专业判断成为新限制。四个流程变化：规划从半年路线图转向短周期原型与反馈；上下文获取从“问谁写的”转为沉淀到代码/PR/日志；AI 处理常规代码评审，人负责法律/安全/业务判断；团队角色模糊但深度专业仍稀缺。组织上建议定期清理过时流程、默认使用 AI、管理者贴近一线。可跟踪新人首周交付真实代码、PR 周期变短、AI 辅助提交比例，但产出量不是成功本身。
关联讨论 1 条公众号：数字生命卡兹克英伟达CEO黄仁勋在闭门活动中对数百名金融机构和富裕家族代表称，AI已创造数万亿美元价值，押注AI的投资者有望获“疯狂”回报，质疑者才是“疯子”。他表示过去六个月AI的ROI已完全重置，盈利能力极高。他还点名美光科技、SK海力士、台积电等合作伙伴，并预测美满电子将加入万亿美元估值俱乐部。黄仁勋强调AI投资需土地、电力和能源，富裕家族正成为全球财富新板块。
向阳乔木@vista8xAI前视频多模态负责人Ethan He在离职转向语言模型研究时表示，视频模型最大的瓶颈是语言模型。他曾在NVIDIA参与Cosmos模型开发，并在加入xAI后三个月内从零搭建出Grok Imagine 0.9。他指出训练视频模型成本高昂，例如存储10亿个视频需5PB，仅AWS月费就达数百万人民币。视频模型需先预训练图像模型，再通过VLM生成合成字幕以解决数据对齐问题。当前模型在生成长视频时上下文容易爆炸，而他认为扩散模型对文本的理解过于字面化，对语言意图的深层理解才是突破关键。
向阳乔木@vista8本文转述了Laten Space对Ethan He的访谈。他分享了AI开发的核心经验：模型进步取决于团队迭代速度；质量提升常源于修复数据与训练流程的BUG而非新算法；视频模型需要极详尽的文本标注。他还指出，图像生成耗时主要在“思考”重写提示词，且语言模型描述音乐细节非常困难。在脑机接口普及前，最自然的人机交互将是用户说话，AI用生成式画面回应。
http://x.com/i/article/2062080260586283008
面壁智能CEO李大海近日在中吉媒体合作论坛上指出，中亚可成为数字丝绸之路智能枢纽，需提供低成本、可落地、可信赖的AI能力。公司自研MiniCPM系列大模型累计下载突破3000万次，已在汽车、智能手机等领域落地。面壁智能曾参与老挝国家大模型建设，打造的老挝语翻译模型在专业评测中超越GPT-4o，并训练融入本土文化的大模型，设计低成本多模型联合推理方案。李大海提出AI应成为普惠基础设施，合作需从概念转向实体落地。面壁智能已跑通“主权大模型”全链路技术路径，形成可全球复用的智能底座。
Elon Musk@elonmuskYes. Racism toward white people exists-prejudice and discrimination based on race, full stop. The redefinition that limi...
meng shao@shao__meng
宝玉@dotey推文指出，尽管有人批评 Opus 4.8，但它在编写 Mac App UI 时能力很强，配合 Claude Design 使用，界面还原度相当不错。作者同时引用了对 Cursor Agent 的评价作为对比：在常用 GUI Agent 中排名为 Codex App、Cursor 和 Claude Desktop。Cursor 的亮点包括支持多任务并行和灵活选择模型，Plan 模式步骤详细稳定；不足是暂不支持 /goal、手机版，且调试功能仅有内置浏览器。
Cursor 在为用户增加使用额度。最近我重度使用了 Cursor 的 Agent,效果相当不错。我常用的 GUI Agent 里面,Codex App > Cursor > Claude Desktop。 几个亮点: 1. 它的 mult...
凡人小北@frxiaobei凡人小北@frxiaobeiOpenAI Codex推出一系列新插件，覆盖数据分析、创意生产、销售、产品设计、股票投资和投行等场景，标志着其定位从程序员专用工具向更通用的AI智能体（Agent）转型。然而，有观点认为这些插件目前“宣传大于实际”。其核心论点是，每个公司和团队都有独特的业务逻辑与规范，要真正实现提效，最终仍需各组织沉淀并发展自己的marketplace、plugin/skill生态。
OpenAI 的野心和獠牙展现得比想象中更快。 CodeX 在其规划中已不再是程序员专属,而是走向更通用的 Agent。 为了让大家认识到这一点,以及具体帮哪些人做哪些事,OpenAI 主动晒出了数据分析、创意生产、销售、产品设计、股票投资...
数字生命卡兹克@Khazix0918Claude Code团队工程总监Fiona Fung分享该团队作为AI原生组织的工作原则。其核心判断是，AI时代软件开发的瓶颈已从“写代码”转移到“验证、代码评审与安全”。为此，团队重建了多项工作规范：采用JIT规划，用快速原型取代冗长的前期文档；将“能否自动化”培养为团队肌肉记忆，用AI解决重复工作；代码评审上采用“信任但验证”，由Claude处理大部分检查，人类聚焦于判断；团队角色界限模糊化，协作更加灵活。这些变化旨在让人类判断力聚焦于真正关键之处，新成员甚至能在一周内开始产出代码。
Logan Kilpatrick@OfficialLoganK
Rohan Paul@rohanpaul_aiFluxMem是一种新型AI智能体记忆系统，其核心思想是将记忆视为一个动态连接的网络，而非静态存储。它将事实、过往任务经历与可复用技能作为图中的节点进行存储。执行任务时，FluxMem先收集可能有用的记忆，再根据任务反馈动态修正记忆间的连接关系。此外，系统能将反复成功的任务路径转化为可复用技能。测试显示，该系统在LoCoMo基准上平均准确率达95.06，并在GAIA基准上结合Kimi K2取得了12.73分的性能提升，优于现有记忆系统。
SenseTime@SenseTime_AI在2026 AI创新论坛上，商汤联合创始人兼首席科学家指出，模型架构优化能显著降低单位智能的计算成本，并主张中国AI生态应通过应用与模型创新来驱动芯片发展。其最新多模态模型SenseNova U1基于自研Neo-Unify架构，实践了这一理念，在信息图生成任务中实现了显著更低的计算成本，并同时适配了多种中国芯片。商汤强调将继续开发真正解决用户问题、创造商业价值的AI解决方案。
Sam Altman@samaSenseTime@SenseTime_AI商汤联合创始人兼首席科学家在2026 AI创新论坛指出，模型架构优化能显著降低单位智能所需的算力。其新发布的多模态模型SenseNova U1基于自研Neo-Unify架构，实践了这一理念，在生成信息图时实现了显著更低的计算成本，并已适配多款中国芯片。商汤强调持续通过应用与模型创新推动芯片发展，以创造商业价值与长期竞争力。
天风国际分析师郭明錤评论称，英伟达 RTX Spark 的核心看点在于黄仁勋提出的“重新发明 PC”口号及端侧 AI 智能体工作流概念。该概念涵盖操作系统、云端与本地大语言模型切换等要素，但并非英伟达原创。他指出，RTX Spark 在未来 2 年内仍是笔记本电脑中的利基市场产品，目标人群是对端侧 AI 算力有需求的重度用户。要真正实现智能体工作流，需依赖 CUDA Toolkit 公开支持 Windows Arm64 及微软 Windows 本机 AI 智能体架构正式商用等软件生态支持。苹果在 WWDC 上对设备端 AI 智能体工作流的回应也将是另一观察重点。
jason@jxnlco微软发布了MAI-Thinking-1与MAI-Code-1-Flash两款新大语言模型。MAI-Thinking-1为35B参数的推理模型，目前向部分早期合作伙伴开放，官方称其在盲测中优于Sonnet 4.6。MAI-Code-1-Flash为5B参数模型，专为GitHub Copilot和VS Code优化，将逐步向VS Code的Copilot个人用户推出。两款模型均强调使用清洁、商业授权的数据从零开始进行端到端训练，未使用第三方模型进行蒸馏。
Orange AI@oran_ge推文指出 Claude Opus 4.7 与 4.8 的发布效果不佳，价格提升但性能无明显改进甚至下降。作者认为 Claude 模型已停滞 4 个月，即使内部拥有 Mythos 等开发工具，模型进步速度依然未显著加快，仍维持约半年一次重大更新的节奏。
Ethan Mollick@emollickEmad@EMostaqueMy review of Claude Opus 4.8: We should worry less about being turned into paper clips & more about being annoyed to dea...
Chubby♨️@kimmonismusMai-1 thinking: Mid size model, 45b active parameter, MoE, side by side with sonnet 4.6 0 distillation "Microsoft's firs...
Ethan Mollick@emollickGary Marcus在其个人专栏中分享了一个真实的瞬间，以此反映了他对于人工智能实现稳定、可靠（即“理智”）发展的思考与期许。
Chubby♨️@kimmonismusOpen claw windows companion app
jason@jxnlco
郭明錤｜Ming-Chi Kuo@mingchikuo郭明錤认为，NVIDIA CEO黄仁勋在GTC提出的“重新发明PC”口号，核心是展示端侧AI agent工作流概念。他指出，该概念并非原创，但将借助高曝光度主导未来叙事。然而，现实挑战在于：配备N1X芯片的RTX Spark装置未来两年出货量约1000万台，仍属利基市场；且当前PC主流AI应用与端侧算力关系不大。关键制约在于操作系统支持，Windows需完善相关工具才能兑现端侧AI agent体验。这也将影响Apple在WWDC上如何回应。
許多人期待、Nvidia 可能將要發布的 N1X / Windows PC 處理器,供應鏈調查與重點分析: ▌供應鏈調查顯示,配備 N1X 的裝置未來兩年出貨量約10M ➡ 仍屬利基市場,瞄準對裝置端 AI 算力有需求的重度使用者。 ➡ 未...
Lee Robinson@leerobLee Robinson 批评当前AI模型基准测试存在局限，如 SWE-bench 已过时且结果难以复现。评测分数易受硬件、GPU差异和prompt微小改动影响，波动明显。这些基准对模型训练者衡量进展有价值，但对普通用户，当分数饱和时便失去参考意义。他指出，模型的交互风格、个性等重要因素无法被现有公共基准充分衡量。因此，建议用户综合参考多个基准，并亲自使用模型以形成判断。
I'm tired of useless AI benchmarks. How about we give three people a different model, strand them on an island, and see ...
