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如果你是程序员，又对股票感兴趣，那八成动过写个脚本的念头。这个想法的初版通常很简单：找个免费的股票数据 API，用 Python 拉取 K 线，算一下 MACD 或者 RSI 指标，然后写几个 if/else 来触发买入卖出信号。测试几次，发现收益还不错，特容易兴奋上头。
故事的开始是发生在 1 年多前，硅谷发生了令人震惊的杀妻案件。凶手用拳头一拳拳打死了自己的妻子，再加上 华人、高学历、清华、大厂这样的无敌光环，这件案子当时格外引人关注。
买手机送AI成历史，AI手机咋办？ 这两年大家买手机时，应该或多或少会被手机内置的「AI 功能」所吸引。但不知道大家有没有意识到这么一个问题——这些 AI 功能，未来可能是要付费的？
What？LLM也要看出身！确实，不同的数据集训出的模型“个性”会有大不同，尤其在加之权衡方面。这就像我们经常与自己内心相互竞争的目标和价值观作斗争。
大模型的预训练-微调范式，正在悄然改写强化学习！伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，也能在多个任务中实现超强迁移，还能做到「读心术」级别的推理。这到底怎么做到的？
如今的视觉语言模型 (VLM, Vision Language Models) 已经在视觉问答、图像描述等多模态任务上取得了卓越的表现。然而，它们在长视频理解和检索等长上下文任务中仍表现不佳。
如今对于苹果来说，买下Perplexity或许是个不错的选择。“全世界都在搞AI，只有苹果还盯着UI”，这可能是不少人在看完今年WWDC开发者大会后的感受。当一众友商在AI赛道狂飙突进时，苹果的表现却非常克制，但这或许并不是他们不愿参与AI前沿的探索，而是有心无力。为了解决自研AI落后的问题，苹果方面可能会选择用“买买买”来解决。
Agent Infra是AI时代的新热点，涉及为Agent重建基础设施以适应其与人类的根本差异，包括交互方式、学习模式、责任界定等。核心是创建安全环境如E2B沙盒和Browserbase浏览器工具，支持Agent反馈循环和多任务协作，预计Browser Use市场将大幅增长，开发者需聚焦差异场景提升价值。
在经过深度思考后，我有了一个大胆的猜想：我们一直在用错误的框架理解它，大家都把它当作"更好的编程工具"，但我越用越觉得，这根本不是一个编程工具，而是一个披着终端外衣的通用 AI agent。正好周末看了Anthropic 产品负责人 Michael Gerstenhaber 的最新一期访谈，
王兴此前透露过美团计划在 6 月份推出餐饮行业经营决策 AI 助手「袋鼠参谋」，就是期望解决我刚刚说的问题：商家开店的疑难杂症、一般 AI 回复质量不足。