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$BIDU 百度还是最作恶的公司？6年前，百度CEO李彦宏，鼓吹百度AI多牛逼，被一男子用矿泉水淋头。6年后，百度算法工程师在离职前，被要求完成一套新的工作交接：花一周时间，把代码、文档、研究记录和聊天内容，喂进公司内部AI系统，做出一个能模仿他工作方式的AI分身…邪恶？

金融世界 Financial World

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达里奥谈在百度工作的一年！百度的成功离不开“低隐私优势”！

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一家公司将AI摄像头，绑在2000多名工人身上，记录他们在产线上的一举一动，形成10000多小时的视频，用于训练AI系统。画面上的每一个小方块都是工人工作的视频。AI通过这种方式学习人类的工作方式，未来AI机器人可以替代线上工人。AI模型已开始进入销售、客服、风控、自动化办公、工业优化等全流程。

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超级财经 SuperFinance

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我今天刷到字节AI产品经理张咋啦Zara Zhang的一条帖子：“人类最有效的合作方式，就是不合作。一个人的end-to-end全权负责，然后和Agents一起工作”。我想到“一人公司”，Peter一个人就搞出了火遍全网的Openclaw，想到我曾在学校和职场中感到的迷茫，想到这2年开始全职做自媒体后，一个人工作时的百分百专注+思考+掌控，开始用AI agent后Starchild 我从一个周更/月更博主变成了现在的日更博主，和大家聊聊我自己的感想。

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217,898 views • 2 months ago

AI公司Anthropic的研究员说了句实话。就算AI技术今天就停滞不前。算法再也没有任何进步。就用现在的模型。五年内，大部分白领工作都会被自动化。怎么做到？一个字，钱。把人类的工作任务一个个拆解，再“喂”给AI。这个成本，已经比付工资给一个白领要低了。经济账算得很清楚。技术进步甚至都不是必要条件。那些曾经以为最安稳的、坐在办公室里的中产岗位。现在反倒成了第一批被优化的对象？科技精英们一边拿着天价薪水，一边设计着取代普通人的工具。这盘棋，到底是谁和谁在下？

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墓碑科技

63,919 views • 4 months ago

Deepmind CEO Hassabis 最新播客访谈： AGI 五年内到来；当前AI状态，短期被过度炒作，长期被严重低估它不会是普通的技术升级，它相当于"十倍的工业革命、以十倍的速度发生"；前沿4家AI公司的差距不是在缩小，是在拉大。他说当前 AI 是"参差不齐的智能"，用某种方式问一个问题，表现惊人。换个问法，同样的问题，在非常基础的地方翻车。病根是碎片化，不能像大脑一样把所有东西编织成连贯整体。关于 Scaling Laws：收益递减但没死，真正的转变是竞争从"比谁钱多"变成"比谁能想出新东西"。他把 AGI 量化成"10倍工业革命、10倍速度"。工业革命的副作用人类花了一百年消化，这次压进十年。

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小互

59,124 views • 2 months ago

码农、程序猿要失业了 Anthropic 公司现在已经全员不写代码了 CEO 达里奥预言：在6-12个月内，AI 模型就能完成替代他们的工作现在的程序员需要进阶为高级监工 🧑‍🔧

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Annie 所长

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一个中国小伙，非程序员出身，利用AI工具，一人一家公司OPC，成功干出了一年1000万的收入！他就是使用CHATGPT等AI工具设计付费的APP工具。他的工作流程是这样子的： 1.洞察需求 2.打磨需求 3.总结需求文档 4.做产品原型图 5.做产品的功能 6.做出MVP 7.验证MVP 8.找到1000个用户 9.设计变现点 10.验证失败验证成功 11.投放市场 AI时代，懂得使用AI工具的人可以放大自身的能力，创造一切可能性，值得我们好好学习。他具体是怎么实现的？请看下面的视频，听他的一一介绍工作流程。

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小龙先生

65,019 views • 2 months ago

这速度真特么离谱啊！卧槽！最新开源的Unlimited-OCR能一次性处理几百页文档，而且速度还很稳。而这个模型来自百度刚刚在hugging face 发布，其核心创新是R-SWA（Reference Sliding Window Attention）。它让模型在解码时KV Cache保持恒定，不会随着文档页数增加而爆炸式增长。结果就是：一张图或者一本多页PDF，直接扔进去就能一次性解析完，速度和稳定性都比传统逐页处理的方式好很多。在OmniDocBench上拿到了93分，比DeepSeek-OCR高出6个百分点。这已经不是简单的准确率提升，而是把长文档OCR的工作流从“分块+外部调度器拼接”变成了真正的端到端一镜到底。以前做多页文档最头疼的就是上下文断裂和格式不一致，现在模型能一次性看到整篇文档的结构、布局和逻辑关系，输出质量自然上了一个台阶。这其实是把OCR从“认字工具”往“长文档理解引擎”又往前推了一大步。技术路线很清晰，也很实用。果然百度现在OCR独树一帜，遥遥领先了。模型地址见评论区～ 👇

这速度真特么离谱啊！卧槽！最新开源的Unlimited-OCR能一次性处理几百页文档，而且速度还很稳。而这个模型来自百度刚刚在hugging face 发布，其核心创新是R-SWA（Reference Sliding Window Attention）。它让模型在解码时KV Cache保持恒定，不会随着文档页数增加而爆炸式增长。结果就是：一张图或者一本多页PDF，直接扔进去就能一次性解析完，速度和稳定性都比传统逐页处理的方式好很多。在OmniDocBench上拿到了93分，比DeepSeek-OCR高出6个百分点。这已经不是简单的准确率提升，而是把长文档OCR的工作流从“分块+外部调度器拼接”变成了真正的端到端一镜到底。以前做多页文档最头疼的就是上下文断裂和格式不一致，现在模型能一次性看到整篇文档的结构、布局和逻辑关系，输出质量自然上了一个台阶。这其实是把OCR从“认字工具”往“长文档理解引擎”又往前推了一大步。技术路线很清晰，也很实用。果然百度现在OCR独树一帜，遥遥领先了。模型地址见评论区～ 👇

Berryxia.AI

145,603 views • 18 days ago

为什么每个年轻人都应该做「一人公司」？ AI 时代，「一人公司」会取代学历，成为找工作的敲门砖

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Star@Day1Global Podcast

165,406 views • 5 months ago

科技界目前最令人毛骨悚然的一句话： “距离模型能端到端完成软件工程师的‘所有’工作，还有 6-12 个月。” #Anthropic ceo 刚才爆料：不是“帮忙”。不是“辅助”。是“完成”！我们正在逼近“递归点”：AI 编写出更好的 AI。目前唯一能拖慢它的只有物理定律（芯片产能和能源）。一旦硬件跟上，闭环就会完成。初级程序员就是新时代的流水线工人。#失业潮 #软体工程师

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⧫ Alan Chen ⧫(alanchentsla.eth）

22,378 views • 5 months ago

黄仁勋：年薪50万的工程师，连25万美金的token都没用掉，我会极度恐慌。他的逻辑很简单：AI是工具，工具就要被大量使用。工程师的工作会变成想清楚问题，然后调度AI agent去解决。我现在就是这么干的，7个agent各司其职，人只负责想清楚要什么。

黄仁勋：年薪50万的工程师，连25万美金的token都没用掉，我会极度恐慌。他的逻辑很简单：AI是工具，工具就要被大量使用。工程师的工作会变成想清楚问题，然后调度AI agent去解决。我现在就是这么干的，7个agent各司其职，人只负责想清楚要什么。

傅盛

69,644 views • 3 months ago

兄弟们，一人公司的时代，真的来了。一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。

兄弟们，一人公司的时代，真的来了。一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。

AYi

156,210 views • 3 months ago

天塌了！Anthropic CEO 这番话，直接给全球程序员下达了死亡倒计时！🔥 这位缔造了地表最强代码模型 Claude 的幕后大佬直接摊牌了。他们公司内部拿着百万年薪的最顶级工程师，现在居然已经彻底不写代码了！他们把核心工作全部甩给大模型，自己只在旁边打打下手做校对。最让人头皮发麻的是他给出的时间表。半年！最多不超过 12 个月！ AI 将彻底包揽软件工程师（SWE）绝大部分、甚至是全部的开发工作！当机器开始自己写代码、自己修 Bug，完成进化的自我闭环时。那些还在死磕传统语法的“古典程序员”，注定会被这波洪流无情碾碎。拥抱 AI 智能体，或者被 AI 直接淘汰，留给普通人的窗口期真的不多了！🚀

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比特币橙子Trader

112,088 views • 3 months ago

可口可乐太头铁了，24年25年都用AI做广告，还是同一个题材。我直接就是公开一个完整的工作流，用ai复刻他们23年最有创意的实拍视频《杰作》👇 看看能不能认出来哪个是AI （1/9）

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卡尔的AI沃茨

50,406 views • 8 months ago

YC 刚刚扔出的这份创业指南，直接把未来公司的形态重新定义了。他们不是教你怎么用AI提高效率，而是告诉你怎么用AI重新发明公司。因为AI不再是工具，而是公司的操作系统（OS）。传统公司是“人驱动 + AI辅助”， AI原生公司要彻底反过来：让AI成为核心决策、执行和反馈闭环，把人力降到最低。以下是YC笔记核心要点（逐条拆解）： 1. AI as Operating System 每一条工作流、每一个决策、每一个流程都必须流经智能层。正确的人 + AI，就能干以前整个团队的活。 2. Closed Loops Everywhere（到处都是闭环）传统公司是开放循环：做决定 → 执行 → 结束。AI-native公司要把所有重要流程变成自调节闭环——AI持续监控、对比目标、自动迭代。 3. Make Your Company Queryable（让公司对AI完全可读）所有会议自动记录，所有决策留下artifact（文档、日志、指标）。AI能查到的信息，和任何一个员工一样丰富。建立覆盖营收、销售、工程、招聘、运营的自定义仪表盘。 4. Software Factories（软件工厂）人类只负责写Spec（规格） + 测试用例（定义什么是成功）。 AI Agent负责生成代码、迭代调试，直到所有测试通过。已经有公司的代码仓库里没有一行手写代码，只有规格和测试框架。 5. No More Human Middleware（消灭人力中间件）经典管理层级不再有意义。公司速度 = 信息流动速度，去掉一层人力路由，就直接提速。 6. 三种员工原型（引用Jack Dorsey） • IC / Builder-Operator：每个人都是建造者，开会带原型而不是PPT。 • DRI（Directly Responsible Individual）：一人对一个客户结果负责，无处可藏。 • AI Founder：创始人必须亲自站在一线写prompt、调Agent。 7. Token-max, not Headcount-max 以前拼人头数，现在拼Token数。愿意承受“看起来离谱”的API账单，因为它取代的是更贵、更慢的人力成本。工程、设计、HR、行政团队将大幅精简。 8. 早期公司的千倍速优势没有遗留系统、没有臃肿org chart、没有几千人需要再培训。你在白纸上直接画AI操作系统，大公司在Windows XP上强行装Windows 11，每一步都可能蓝屏。最狠的一句话是： “你无法把对这些工具的信仰外包出去。创始人必须亲自坐下来狂用编码Agent才能真正信服。” 最后总结：过去20年软件吃掉了世界，接下来10年AI会吃掉公司内部的所有运营。公司不再是人的集合，而是一个个自迭代的智能闭环的集合。现在（2026年）就是最好的窗口。再过两三年，大公司完成痛苦转型后，这个优势会大幅缩小。别再用传统方式搭公司了——你正在和速度是你一千倍的对手赛跑。

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AYi

28,306 views • 2 months ago

一直用剪映，终于让我发现一个新工具-Edimakor。实测还是非常好用的！这种AI成片到剪辑的一站式工作流，太丝滑了！它和剪映的区别，我用一周后的感受：剪映：传统剪辑强，模板丰富，操作熟悉，但AI生成和高级功能需要切其他工具。 Edimakor：一个软件里就能调用多个AI模型生成视频，还支持视频克隆（参考视频结构 + 自己素材）、热点灵感模板、AI数字人、翻译等。对想重度用AI做短视频、电商素材、营销内容的人来说，Edimakor 把多个工具的工作流整合在一起，更省事。传送门：

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Adam也叫吉米

31,423 views • 12 days ago

疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结：用一群 AI Agent，自动经营一家公司。你只需要给一个目标，比如：做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师设计师市场全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务产品规划写代码做设计市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事当老板。审批策略、查看进度、控制预算。剩下的工作 —— 交给 AI 员工。更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置预算、权限、任务范围 - 所有决策都有日志和审计记录一句话总结这个项目：它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作这个项目非常值得收藏。

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开发者Hailey

22,719 views • 4 months ago

黄仁勋最近给英伟达划了道新红线。年薪50万美金的工程师，年底查账要是只花掉5000美金的AI算力。他会直接翻脸。他给出的及格线是消耗25万美金。凭什么逼着员工烧钱？在黄仁勋眼里，省算力的工程师约等于残废。好比拿着顶薪的芯片设计师拒绝开电脑。非要在工位上拿纸笔手绘电路图。勒布朗·詹姆斯每年砸一百万美金保养肉体。顶级知识员工的肌肉就是算力。旧职场的经典抱怨已经被推平了。 “这项目太难”或者“开发周期太长”。这些念头连出现的资格都没有。上一次工业革命消灭了“这块石头太重”的借口。这一次AI打穿了所有的执行阻力。人类的工作被强制压缩到了创造力这一层。自己逐行敲代码只会拖慢进度。工程师只需要写下构思和架构。制定评价结果的标准。剩下的活全部交给手下的一百个AI智能体。以前开发软件比拼的是亲自搬砖的速度。以后拼的是谁能当好一百个机器人的包工头。

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墓碑科技

619,138 views • 3 months ago