聊过 200 个团队后的暴论：不要拿 AI 造工具，要建设「新关系」
聊过 200 个团队后的暴论：不要拿 AI 造工具，要建设「新关系」本文根据极客公园创始人&总裁张鹏在 Founder Park AGI Playground 2025 上的演讲整理而成。
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10595 点击 2025-06-25 11:07
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本文根据极客公园创始人&总裁张鹏在 Founder Park AGI Playground 2025 上的演讲整理而成。
Thinking模式当道，教师模型也该学会“启发式”教学了—— 由Transformer作者之一Llion Jones创立的明星AI公司Sakana AI，带着他们的新方法来了！
真正能支撑AI学习机「因材施教」的，不只是模型，而是基于模型的一套组合拳。而这些，正是讯飞用了20多年打下的底子。
普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦团队又有了新论文了。近期，诸如「长思维链」等技术的兴起，带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。
YC强调AI创业应从个人独特经验和真实痛点出发，而非追逐热点。灵感可来自向内挖掘专业或向外进入新领域观察如医疗计费；真实案例如Wholesail展示现场体验价值。核心是用AI解决实际需求，从一线工作和日常烦恼开始。
上周，我们做的Get笔记发布了2.0版本。熟悉软件开发的人都知道，整数版本号通常代表着一个重要的里程碑。
这场关乎“未来人机交互关系”的商业赛道，谁能吃到更大的红利。
鸿蒙再进化，日常用手机的姿势又被重新定义了！
ElevenLabs 这家 AI 音频公司最近开始发力了。早上，看到他们的一条视频，我觉得 AI 语音的可能性现在被充分打开
人类从农耕时代到工业时代花了数千年，从工业时代到信息时代又花了两百多年，而 LLM 仅出现不到十年，就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众，让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。
AI正在彻底改变研发文明，突破传统创新瓶颈。它通过生成创新设计、加速验证评估和高效整合隐性知识，解决成本剧增问题。AI已应用在软件、生命科学等多元行业，打造研发飞轮式正反馈系统，推动人机协作和可扩展创新。
切肥皂、修驴蹄甚至挖树根……谁还没看过解压视频？这次谷歌Gemini下场也做起了解压视频——还是带提示词的那种！
视频是信息密度最高、情感表达最丰富的媒介之一，高度还原现实的复杂性与细节。
集成市场各类日历、会议与任务管理应用程序，可智能规划日程。
上世纪 90 年代末，我还是伯克利的一名学生，目睹了当年互联网诞生期的繁荣如同一场狂热的梦一样展开。
我一般喜欢用v0/bolt快速实现产品MVP，因为它们真的很快，只需要口喷一两句，东西就做出来。
你对着家里的机器人说：“去厨房，看看冰箱里还有没有牛奶。”
卷不过大厂，AI 创企如何靠“差异”突围？
大模型驱动的 AI 智能体（Agent）架构最近讨论的很激烈，其中一个关键争议点在于： 多智能体到底该不该建？
在AI应用中，表格数据的重要性愈发凸显，广泛应用于金融、医疗健康、教育、推荐系统及科学研究领域。
本文第一作者为韩沛煊，本科毕业于清华大学计算机系，现为伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算与数据科学学院一年级博士生，接受 Jiaxuan You 教授指导。
今天，Gemini 家族迎来了一个新成员：Gemini Robotics On-Device。这是谷歌 DeepMind 首个可以直接部署在机器人上的视觉-语言-动作（VLA）模型，可以帮助机器人更快、更高效地适应新任务和环境，同时无需持续的互联网连接。
6月23日，山西临汾市人民医院发布了《基于DeepSeek AI大模型的智慧医疗应用系统建设项目》，预算金额为1569.264万元，预计采购时间为2025年9月。临汾市人民医院拟采购基于DeepSeek的智慧医疗项目建设一套，其建设内容包含：
你能想象吗？一个在立陶宛车库里诞生的创业项目，仅仅一年时间就做到了 1200 万美元的年收入，服务超过 4 万家付费客户，遍布全球 100 多个国家。更令人震惊的是，它的创始人 Chris Sidlauskas 在创立 Sintra 时才 22 岁，而他的联合创始人 Rokas Judickas 甚至更年轻。
法律工作自动化初创公司Harvey AI 向《财富》透露，已在 E 轮融资中筹集 3 亿美元，估值达到 50 亿美元。
618期间，一款刚推出不到两周的儿童AI硬件登顶了京东婴幼童玩具618累计竞速榜首。同样在榜的，是频繁刷屏的 Haivivi ，以及朱啸虎投的Fuzozo。
具身智能商业闭环的核心，是开发者。
如果你有一个想法，你现在不缺程序员了。
MyShell 自从进入 ShellAgent 的框架阶段，由于深度融合了 ComfyUI 生态，图像视频流的 Agent 迎来了井喷式的爆发。上个月据说上新了 150+个，竞争确实有点激烈了。但其实图像视频流的能力并不代表 ShellAgent 所能做的全部可能性，仍然有大量值得探索的场景等待创作者去尝试。
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质量合成数据。
