Tesla might fail, but Elon Musk won't. (Of course, Tesla is still a success.)
promise me not to create a product that tries to encompass everything Cuz your users won't know how to use it, and that stupid user is me
老款男朋友：喝羊汤，吃烤串、铜锅涮肉、老味传统炒菜、老式糕点，喝老味汽水 老款程序员：拒绝任何IDE，只用vim/emacs，全程手搓 半老款程序员：只用IDE和vscode，不用任何LLM自动补全功能 中老款程序员：用vscode，但只用github copilot自动补全，不用chat和agent coding功能 半新款程序员：…
国内的AI陪伴现在凉了一批产品。 不是因为没用户，不是因为同质化，而是因为擦边，LLM的不可控和产品性质问题。 如何定义大语言模型边界和应用安全限制是一个比较值得做的工程研究领域，有感兴趣的朋友可以考虑这个方向。
越是逻辑简单受众广的产品，产品形态和打磨就越费工夫，市场就只能接受99分的产品和100分的产品。越是这种ai笔记ai教育类的，产品形态会决定产品的存活，比如notion，越是大众化的产品，功能和使用感就越要做到极致，好的产品经理的作用就体现出来了
这几天听到的几个离谱想法。 A：我最近教儿子学英语，太难了，我准备创业做个RPG游戏，模仿斯坦福小镇，在里面教小孩练英语，我相信小孩一定会沉迷在游戏里，然后英语就学会了！ B：我的好兄弟最近创业，做AI相亲，我认为中国生育率太低了，我认为只要有了AI，一定有大量中国人付费来相亲。…
OpenAI 开源 gpt-oss 系列大模型，发布 20B / 120B 两个版本，参数量分别为 20.9B / 116.8B，其中激活参数仅 3.6B / 5.1B 架构为稀疏 MoE，每层 top-4 路由，专家数为 32 / 128。采用 RMSNorm、Pre-LN、GQA、Rotary、Attention Sink、SwiGLU 等标准构件，支持最长 131k tokens。 MoE 权重量化为 MXFP4
Our open models are here. Both of them. openai.com/open-models
有一类独立开发者专门找别人做过的产品来做 为什么他们能成功？ 人家找app store上有、但是有段时间没有更新/没有维护的app，读上边的用户评价，去分析用户痛点，来做一个更好的app。 你更懂用户、离用户更近，自然能成功，而不是说别人做了，就没有做的意义。
我不这么看，机会其实一直都是有的。这个市场敏锐度有关系。而搞技术的人往往缺这个，而且搞技术的还经常会说一句，这个别人都做了，我做这个还有什么意义？ 我举个例子，有款app功能非常简单就是显示房产在售信息， 付费功能是显示房子周围的高压线信息（公开信息） ，拿mapboxapi做的，一个dev…
现在真正好的产品，都有一个共同点：极大地降低用户的认知负担。 抖音为什么好刷？只需“上滑”这种最简单的交互动作，背后精密的推荐系统。 好产品从不是功能多，而是把“交互 → 满足”的链条压到最短。 未来的 AI 产品、Agent 工具、零代码平台，想做大，也必须走这条路径。
很多人还没意识到，gpt真正能做的，不是聊天，而是能帮你完成任务的智能助手，甚至能自己调用工具、跑流程、写脚本、操作网页。 很多事情连 for 循环都不需要写，甚至连复制粘贴 prompt都可能被封装掉。 Agent 能力边界正在被不断推开，而我们也正在进入一个人人能调度 AI 做事的“后代码时代”。
qwen发布了Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
>>> Qwen3-Coder is here! ✅ We’re releasing Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, our most powerful open agentic code model to date. This 480B-parameter Mixture-of-Experts model (35B active) natively supports 256K context and scales to 1M context with extrapolation. It achieves…
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