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今年我比较喜欢的 AI 产品中，一个是 Google 旗下的 NotebookLM，我觉得它的价值还没有真正体现出来。还有一个是国内团队做的 Kuse，其团队在没融资的情况下，3 个月做到了差不多 1000 万美金的 ARR。
还记得前段时间分享了2026年如何把AI全流程纳入软件工程的那位谷歌工程师吗？他是谷歌 Cloud AI 负责人Addy Osmani。这一回，他又写了一篇博客文章，分享了自己在谷歌工作14年总结的21条教训。
7B量级模型，向来是端侧部署与个人开发者的心头好。
作为腾讯 CodeBuddy 的第一位产品经理和现任 T12 级技术产品专家，我想分享近期对于 AI Coding 产品的深度思考和趋势洞察。本次分享不仅限于 AI Coding 本身，更希望提供一套通用的方法论——当你拿到任何 AI 产品命题时，应该如何系统性地思考和推进。
零成本降低大模型幻觉新方法，让DeepSeek准确率提升51%！
香港中文大学提出了一个全新的算法框架RankSEG，用于提升语义分割任务的性能。传统方法在预测阶段使用threshold或argmax生成掩码，但这种方法并非最优。RankSEG无需重新训练模型，仅需在推理阶段增加三行代码，即可显著提高Dice或IoU等分割指标。
Notion 创始人 Ivan Zhao 在最新的博文中提到，我们正处于 AI 的「水车阶段」，还在试图把新时代的引擎，硬塞进旧时代的马车里。 原文🔗 https://www.notion.com/b
从“不用AI”到“离不开AI”，一家初创公司如何重塑专利律师的工作时钟？成立仅两年多，团队仅15人，零销售团队，却拿下了400多家顶级客户，今年ARR增长更是超过10倍，还完成了5500万美元融资——Solve Intelligence的故事，几乎违背了SaaS创业的常识。
十年前，三星工程师 June Paik 因跟腱断裂卧床，却意外在床上洞察到了 AI 浪潮。十年后，他创立的 FuriosaAI 拒绝了 Meta 的收购，带着名为「叛逆者（RNGD）」的芯片，誓要在英伟达主宰的算力帝国中撕开一道缺口。
最新报告探讨了生成式模型Nano Banana Pro在低层视觉任务中的表现，如去雾、超分等，传统上依赖PSNR/SSIM等像素级指标。研究发现，Nano Banana Pro在视觉效果上更佳，但传统指标表现欠佳，因生成式模型更追求语义合理而非像素对齐。