最近一年多，AI 行业里最真实的感受，不是又出了一个更强的模型，而是很多原本看起来很重要的工程层，开始迅速变薄。 前几个月还在讨论的 Prompt 技巧、Agent 编排、上下文管理、工具路由，转眼就被新模型直接吃进去。很多人会因此产生一种很强的不安全感：如果模型会一直往上长，今天花几个月甚至一年做出来的东西，会不会最后只剩下未来版本说明里的一行功能？ 这个问题比“某个产品会不会被替代”...

Over the past year, the most honest feeling in AI has not been excitement about a stronger model. It has been the sense that whole layers of engineering are getting thinner. A few months ago, peop...

Good morning, everyone. Today, I want to talk about a simple but powerful idea: When you want to do something meaningful, the most important thing is to start. This sounds easy. But in real life...

信息茧房，互联网时代的人们 互联网已经将绝大部分信息差抹除了，知识已经随处可以获得，为何大部分人依旧无法获得大幅突破？ 算法工程师每天的工作其实就是在干一件事：把信息喂给用户。 很多人对算法有个误解，觉得算法是用来帮你发现新世界的。其实不是，在大多数商业场景下，算法的目标函数是留存时长和点击率。这意味着什么？意味着系统会拼命迎合你的动物本能。 绝大部分人根本就不想要所谓的顶级思维和突...

Top-down学习法 1） 每个季度先定义一个“成品” （Product Definition） 把所有学习都绑定到可交付物上：不写学习X, 只写交付Y 把2026的两个主线成品（建议这样表述） Agent系统开发： 一个“可部署、可评测、可追踪、可使用”的安全运营/事件调查 Agent （含运行代码 + 回归测评 + 文档） 海外尝试：一个英文作品集页面（含2个项目演示...