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Google DeepMind研究院姚顺宇最近接受媒体人采访时说：做一个好的产品经理，是一个我现在想不明白该怎么训练AI去做的事。言外之意，AI时代产品经理很难被替代。招聘市场已经给出了答案。根据脉脉2026年1—4月的数据，热招岗位里大模型算法排第一，产品经理排第二，AI产品经理也排到了前五的位置。
不用JAX，SpaceX正在用C语言编写的全新堆栈训练新模型。而且马斯克本人亲口承认，Grok 5已经用的就是这个新堆栈。按马斯克的说法，这种新堆栈能让大模型训练速度提升一个数量级。
网上有条帖子炸了，稳定复现，通过 API 问 Claude Opus 4.8 你是什么模型。回答是：Qwen，或者 DeepSeek。重要的事说三遍：必须是通过 API，必须是通过 API，必须是通过 API。因为网页端有系统提示词，会做二次处理。
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
7×24，AI也吃不消。
过去的大模型 scaling law 通常回答的是：当模型参数量、数据量和训练计算量增加后，loss 会如何下降。
有一个我们很少说出口的预设：AI 带来的恐慌是从下往上递减的。越底层越慌，越顶层越从容。应届生最危险，大厂高管有把握，基础模型公司的人？他们是在写未来，不是在应对它。
从数学、代码、复杂推理，到多轮工具调用，大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后，RL 不再只是一个算法问题，同时更加是一个系统问题。
相信大家都有过这样的体验：同一个系列的模型，使用文本交互的时候，模型就像开启了 “最强大脑”，数学代码等各种复杂推理任务样样精通，可是一旦将其改造成语音对话模型之后，性能就猛烈下降，严重 “降智”，经常会犯很多基本的逻辑错误。
当下视频生成模型正在快速逼近真实世界的画面质感，但一个现实瓶颈也越来越突出—— 那就是分辨率越高，生成所需要的时间就越长。