FlyWire项目绘制了果蝇大脑的大约14万个神经元和5000万个突触的连接图谱，所以我围绕它构建了一个小型网络应用。

每个架构师都太熟悉这样的时刻：你坐在会议室里，有人提到一个新范式，房间里突然充满了那种火花——那种说"终于！这将修复多年来所有错误！"的火花。

传统自动化在很大程度上是确定性的。物理AI增加了另一种能力：解释变化条件的能力。

Arena 的 Battle Mode 让我们能够比较两个模型对同一用户提示的回答。这使得我们不仅可以衡量偏好，还可以衡量它们在概念上共享多少共同基础。

数据、架构、算力、反馈、上下文和推理如何协同作用，使每一代模型都更加强大。

OpenAI刚刚发布了GPT-6 Astra。根据官方信息和早期测试者的反馈，这个模型只有一个大问题：它太优秀了。

我将告诉你GPT-6 Astra如何终结了软件，以及它如何尝试复兴软件。

我们如何走到这一步：第 12 集（共约 26 集）。我们正在沿着 AI 时间线，逐个贡献地前行。

多模态视觉中的 token 经济学项目。一个可复现的基准测试，比较将同一文档以原始文本与图像形式在五种分词方案下的成本。

从研究论文和工程博客到生产 AI 技术栈

AI 没有触及工程师真正知道的东西。它终结了他们成为唯一能说什么可行的人的权力。

当 AI 编程代理真正发挥作用时，会发生什么？

为什么AI的经济学正在从构建模型的成本转向运行智能的成本——在产品、代理和企业工作流中重复数百万次

大多数时候，当我们真正需要帮助时，它只是失败了。惨败…

在代理加速实施之前减少不确定性的实用框架

组织正在竞相为其客户带来自然、实时的语音AI。需求涵盖两个主要方面：现代化传统联络中心中笨重的IVR菜单，或将语音优先界面直接嵌入到打字不理想的Web应用、移动应用和智能设备中。

围绕构建AI包装器的兴奋感是显而易见的。但是，如果你揭开运行这些模型的巨大基础设施的帷幕，一个可怕的现实就会浮现。大科技公司陷入了巨大的陷阱。

我们可能会回顾今天的企业，觉得它们出奇地原始

大多数技术不会在光芒万丈中死去。它们只是不再出现在幻灯片里。

我们知道AI正在颠覆一切。但不是AI先知们所说的那样。所以它很混乱。但这可能正是它需要的地方……

这是关心AI世界的最后一年。结束了。

我们为什么又爱它？这究竟有什么大不了的？AI到底是什么？

我们关于某物如何被创造的信念，会影响我们如何体验和评价它。