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这期对话把火力对准了一个不体面的真相：更聪明的“路由”和更苛刻的“成本”正重写 AI 商业化的脚本。
这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
不止贴「AI生成」标签
一个绝妙的点子往往是公司最危险的毒药。 最近在 X 上闲逛，淘到了一个神奇的网站 ——「Absurd.website」。 正如名字一样，它荒诞、有趣、脑洞大开，里面收录了各种奇葩的小项目，有些甚至能看到 AI 生成的痕迹。
人类心理学说服策略可以有效迁移至LLM 你有没有试过让ChatGPT骂你一句？（doge） 它大概率会礼貌拒绝：私密马赛，我不能这样做orz 但最新研究表明，只需要擅用一点人类的心理技巧PUA，AI就会乖乖（骂你）听话。
随着垂直领域 agent 的兴起，市面上的应用越来越多，用户不可避免地需要一个编排工具（orchestration tool）来将这些分散的应用串联起来，或者需要某种横向工具（horizontal tool）来统一构建 agent。而 n8n 正是这一生态位中的佼佼者，它正从一个工作流自动化工具，升级为 AI 应用的编排层。
“搜索调用太贵了。一次 Deep Research 任务可能消耗数百次搜索调用，成本一下子就突破数十美元” ，无论是个人开发者还是AI应用公司都明显有这种感觉。
9 月，不仅是返校的季节，对许多人来说，也意味着一个新的开始。无论你是重返校园的学生，还是希望在职业道路上寻找新方向的探索者，可能都在思考同一个问题：「如何才能跟上这个被 AI 定义的未来？」
OpenAI计划在印度建设至少1GW规模的数据中心，这是「星际之门」计划首次大规模进入亚洲。印度之所以重要，不仅因其庞大的用户增长潜力与低价特供服务，还因多语言应用场景。奥特曼虽淡出CEO角色，却亲自推动全球算力布局，印度成为其展现野心的关键起点。
在图像生成上，Google 其实已经有 Imagen 4 这样的文生图模型，为什么 nano banana 最后还是由 Google 带来的？但这确实不是偶然或者瞎猜的，nano banana 是结合了 Google 多个团队的项目成果。首先就是 Gemini 强大的世界知识与指令遵循能力，其次就是 Google 内部顶尖文生图模型 Imagen，所提供的极致图像美学与自然度追求。