看完这些实践，你可能会问：AI能做原型、能写代码、能处理琐事，那PM还有什么用？Cat Wu给出了答案：AI时代的PM，不再是“控制全流程的管理者”，而是“在模糊中创造清晰的引领者”。具体来说，你的核心工作是3件事：在AI快速迭代的混沌中，明确团队的方向和核心目标；推动团队大胆想象，突破对“技术可能性”的认知；扫清障碍，让好的想法能快速落地、快速验证。AI如何改变你的工作方式，以及AI如何拓展你产

很多人害怕AI，觉得AI会替代人类的工作、替代人类的思考，但事实上，AI永远无法替代人类的核心价值——比如情感共情、价值判断、创造性突破。AI能做的，是帮我们打破思维牢笼，倒逼我们迭代升级，让我们从“平庸的执行者”，升级为“有深度思考、有全局视角、有强大内核”的创造者。用AI打破思维，本质上是一场“自我革命”——它要求我们放下固有的骄傲、摆脱路径依赖、坦然接受否定，在一次次“打碎-重建”中，剥离旧

根据吴恩达团队的规划，Context Hub目前还处于初期阶段，未来会朝着三个方向持续迭代：1. 扩展文档库：覆盖更多API、框架和工具，让AI能获取到更全面的文档；2. 强化学习能力：实现AI之间的经验共享，你的AI发现的解决方案，未来可能自动出现在其他AI的参考中；3. 丰富功能类型：除了API文档，未来还会支持更多内容类型，适配更多AI编程场景。吴恩达曾说：“编程代理需要的不是更多信息，而是

315曝光GEO乱象，不是为了否定AI，而是为了让AI行业能更健康地发展。AI本身是中立的，它可以成为我们的“得力助手”，也可以被黑产利用成为“欺骗工具”——关键在于，我们如何规范它、引导它、管控它。GEO事件给整个AI行业敲响了警钟：技术的发展，不能只追求“速度”，更要追求“质量”；商业化的进程，不能只追求“利益”，更要守住“底线”。最后，提醒身边的人：别再盲目迷信AI的“标准答案”，警惕GEO

AI对职场的影响，从来不是一场突如其来的“海啸”，而是一场缓慢渗透的“潮汐”。它不会一下子淘汰所有人，但会慢慢筛选出“能适应变化”的人。现阶段的AI，更多是“优化工作”，而不是“取代工作”。看清趋势、主动适应、提升核心能力，才是应对AI时代的最佳姿态。愿每一个职场人，都能在AI的浪潮中，守住自己的核心竞争力，从容前行。❤️ 觉得有用，就转发给身边有焦虑的朋友，一起理性看待AI～

很多新手觉得配置复杂，其实记住这3个核心，就能轻松玩转所有文件：文件逻辑关系（记牢顺序）：identity.md（人设）→ soul.md（思考）→ agents.md（任务）→ tools.md（工具），其余4个文件（user/heartbeat/bootstrap/memory）是辅助，保障安全、稳定、高效运行；修改核心步骤：打开文件→替换示例内容→保存→重启智能体，新手建议先备份原文件，改崩

mHC的价值，不止是“修复”了HC的漏洞，更给大模型架构设计提供了新思路：拓扑创新要兼顾“灵活性”和“稳定性”：单纯拓宽信息通道（HC）不够，还要给通道加“约束规则”（流形约束），才能支撑大规模训练。架构优化要“软硬结合”：不仅要设计好算法逻辑，还要优化底层基建（核融合、通信重叠），才能在不牺牲效率的前提下提升性能。对于普通读者来说，mHC的落地意义很直接：未来的大模型会训练得更快、更稳定，AI产

QVQ是阿里巴巴基于Qwen2-VL-72B构建的一款开源多模态推理模型。其核心目标是将视觉理解能力与复杂问题解决能力深度融合，以此提升人工智能系统的整体认知水平，推动人工智能向更智能、更全能的方向发展，使其能够在复杂场景下进行深度思考和推理，进而参与到各类科学探索活动中。

在此之前的网络，随着网络结构的加深，很难得到有效的训练。ResNet-残差网络结构的出现使得网络更加容易学到残差部分，从而提高了网络的学习能力和准确性。

AlexNet是在2012年的ImageNet竞赛后，整理发表的文章，也是对CNN网络的衍生。AlexNet网络结构如下图所示，网络分为了上下两部分，对应两个不同的GPU训练，可以更好的利用GPU算力。只有在特殊的网络层后，两个网络层才进行交互，上下网络之间网络结构差异不是很大。网络总共有8层，分别是5层卷积、3层全连接。论文中虽然显示图线是224*224*3，但按照后面的数据推算，应该输入的22