为什么 AI 干不了体力活——对话清华大学教授刘嘉 | 万有引力
为什么 AI 干不了体力活——对话清华大学教授刘嘉 | 万有引力1997 年，AI 正处于第二次寒冬，这次寒潮的时间有点长，从 20 世纪 90 年代直至 21 世纪的第一个十年。
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8397 点击 2025-07-07 15:11
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1997 年，AI 正处于第二次寒冬，这次寒潮的时间有点长，从 20 世纪 90 年代直至 21 世纪的第一个十年。
你有没有想过，一家只有四个员工的公司，能做到年收入600万美元？这听起来像是天方夜谭，但 Oleve 正在让这个看似不可能的故事成为现实。我最近深入研究了这家由 Sid Bendre 领导的创业公司，发现了一个令人震撼的事实：他们不仅实现了这个惊人的财务数据，还在短短两年内服务了超过500万用户，从第九个月开始就实现了盈利。
好用到让我有点儿不敢用了……
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在生成式 AI 的汹涌浪潮里，“让技术奔跑得更快”似乎已成行业共识；而无障碍领域一直关心的是另一端——“让每个人都跟得上”。当这两股力量在今年的第七届科技无障碍发展大会（2025 TADC）相遇，一场以“AI+无障碍：探索、实践”为主题的圆桌会议吸引了全场目光。
作为一名科技内容创作者，我的日常就是追踪最新的技术和商业进展。
是否可以在不依赖额外监督的前提下，仅通过无监督学习让模型学会思考？ 答案有了。
用AI赢得“注意力之战”。
今年以来 Coding 领域的最大变量是 AI labs 们的加入，模型大厂纷纷发力，和创业公司共同竞争这一关键场景：两周前，all-in coding 的 Anthropic 更新了 Artifacts 功能，用户可以在聊天界面里直接生成、预览和编辑代码，实现类 vibe coding 的体验；
海外和国内AI上差异最大的点可能还不是模型的水平，而是真的没应用。这导致一个很可怕的后果：国内AI整个生态是断链的。