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大家好，我是AI产品黄叔！今天要给大家讲一个让我热血沸腾的创业故事，主角是我的好兄弟猛哥，他在AI网文这个赛道上演了一出从0到1的精彩戏码。前期仅靠2个人全职，不到一年时间就做到了2万月活，月入百万的成绩。而这一切，都发生在我们的小群里——4个人，其中3个都在AI创业，彼此见证了对方从无到有的全过程。
《增长黑客》中定义了一个有趣的名词，「产品蝗虫」。 指那些并不是因为自身需求来使用你的产品的人，而是带着好奇的观光者、寻找项目的投资人或来做竞品调研的产品经理。
Mercor 所处的赛道是 AI 中一个关键且尚未被充分满足的供需交叉点：下一代 AI 模型对高质量、垂直领域专家级 Human Data 的需求，以及相关人才稀缺所带来的供需不平衡。合成数据无法完全替代 Human Data，尤其是在特定领域知识和复杂判断方面。AI 模型的突破性进展高度依赖于垂直领域专家的“人类智能输入”。
研究人员发现，大语言模型的遗忘并非简单的信息删除，而是可能隐藏在模型内部。通过构建表示空间分析工具，区分了可逆遗忘和不可逆遗忘，揭示了真正遗忘的本质是结构性的抹除，而非行为的抑制。
在字节负责云计算业务火山引擎 5 年，谭待变得更从容了。要来这里时，很多朋友都劝他慎重：字节比同行晚了 10 年才做云计算，肯定起不来。那是他压力最大的阶段。他说，现在朋友们谈起火山引擎，会说做得还可以。
好家伙，机器人进厂打工原视频流出，整整60分钟，完全未剪辑。
Era of Experience 这篇文章中提到：如果要实现 AGI， 构建能完成复杂任务的通用 agent，必须借助“经验”这一媒介，这里的“经验”就是指强化学习过程中模型和 agent 积累的、人类数据集中不存在的高质量数据。
大型推理模型（LRMs）在解决复杂任务时展现出的强大能力令人惊叹，但其背后隐藏的安全风险不容忽视。
人类在学习新知识时，总是遵循从“记忆事实”到“理解概念”再到“掌握技能”的认知路径。
仅用不到1200行代码，实现最小化且完全可读的vLLM！DeepSeek研究员俞星凯搞了个开源项目引得大伙拍手叫绝。项目名为Nano-vLLM（纳米级-vLLM），有三大特点：快速离线推理：推理速度可与vLLM相媲美