说句实在的:下半年AI就看端侧、机器人和To B
大模型卷到现在,说实话有点审美疲劳了。参数再大、跑分再高,跟普通人有什么关系?我觉得下一波真正的厮杀,会从“云端”掉到“地面”——谁能让AI老老实实帮你干活、帮你省钱,谁才是真赢家。
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大模型卷到现在,说实话有点审美疲劳了。参数再大、跑分再高,跟普通人有什么关系?我觉得下一波真正的厮杀,会从“云端”掉到“地面”——谁能让AI老老实实帮你干活、帮你省钱,谁才是真赢家。
被Meta出价20亿美元求购,却被国家发改委一纸叫停;外媒头条轮番轰炸,产品更新却一天未停。Manus用Scheduled Tasks 2.0和Cloud Computer功能,证明了一个中国AI Agent团队在最极端的夹缝中如何生存与反杀。本文还原这场“收购攻防战”的全过程,拆解Manus打赢的并非技术战,而是信任战与节奏战。
DeepSeek以550万美元的训练成本把大模型价格打下来,OpenAI用GPT-5 Agent Mode死磕24小时自主任务,智谱、字节、阿里在国内互不相让。这不是技术的温和演进,而是一场从算力成本、模型性能到应用生态的全面战争。本文复盘2026年5月三大战线的关键交锋,拆解谁在流血、谁在收割。
最近两个月,我把我手头几个小项目的代码全扔给AI写了。不是偷懒,是真的想试试——现在的模型到底能不能干活?效率到底能提多少?
这两天我把手头工作推了,专门跑了趟深圳的AI展会。不是为了凑热闹,是真的想看看:那些天天刷屏的AI产品,到底卖得
你有没有经历过这种场景:会上都说好了,执行的时候全变卦。“我没说过”“你记错了”“这个当时没定”——这些话你听着耳熟吗?问题不出在开会,出在开完会那两小时的纪要上。你手敲的纪要,要么没人看,要么成了事后扯皮的素材。本文不废话,直接给一套已经跑通的实战流程:会前怎么录、会后怎么喂AI、人工校准只看哪三处。核心目标就一个——把“谁、干什么、什么时候交”钉死在纸上。以后谁不认账,你连吵架的力气都省了。
2026年,AI正在加速吃掉产品经理岗位中的“执行型”工作。本文不兜售焦虑,直接指出五类最危险的产品经理画像——原型图搬运工、PRD填空机器、会议记录专员、调研报告复读机、进度表跟踪员,并逐一拆解AI如何替代这些职能。更重要的是,每类都给出了具体可操作的自救路径:从“执行”转向“判断”,从“画图”转向“定规则”,从“记录”转向“解读”。结论很直接——AI淘汰的不是产品经理,而是活成了AI的产品经理。
读完这篇,你会得到:一套从孤岛思维转向技能思维的心法,一份来自赛事、文旅、零售行业的真实落地案例,还有一个关于判断力而非执行力的未来职业蓝图。
如果你现在还不知道“OpenClaw”和“养虾”是什么,那你可能已经错过了2026年AI圈最热闹的两个话题。最近几个月,AI社区的热度从“怎么用AI写文案”转向了“怎么让AI自己干活”。今天这篇文章,不讲虚的,直接带你上手当下最火的两个实操方向。
本地跑大模型默认会上传对话记录?一文教你关闭日志上报、行为采集、反馈回传,全程离线运行保护隐私。附Ollama/LM Studio实操代码。
没有大厂光环,没有技术背景,纯靠野路子摸索。这篇文章没有理论,只有实操。建议收藏。
本期回答10个新问题,覆盖:工具选择、效率提升、避坑经验、未来趋势
我运营一个科技类的微博账号,粉丝不多,5万出头。内容方向是“AI工具推荐+效率方法”,和这个栏目的调性差不多。
我想在自己电脑上跑一个模型,不联网、不花钱、数据不外传。应该买什么显卡?怎么装?
这引出了一个很少被普通用户讨论、但对AI使用体验至关重要的技术问题:大模型的推理机制,到底是怎么影响回答的质量和速度的?