State of AI Report 2026
模型在加速,真正会卡住产品的往往是交付和容量。
722 份手稿不是一个可以直接引用的结论库。顺着 OpenAI 的版本记录看一遍,你能把 AI 生成的研究成果分成可读、可验、可用三层。
读全文 →我拿一条有完整约束的工单升级需求,按 Matt Pocock 的 prototype UI 规则做了 3 个可切换版本。按钮不再靠嘴决定,讨论终于有了可点、可改、可丢的对象。
模型更便宜不等于 AI 项目更便宜。读完这篇,你能把上线评审从模型单价改成正确交付、重试成本和可用容量三笔账。
模型在加速,真正会卡住产品的往往是交付和容量。
论文数量能制造声量,验证和复现才决定它留下什么。
Agent 想替人办事,业务入口终归要有正式协议。
排行榜开始看行为轨迹,分数终于不只剩好看。
外部动作不是聊天记录,权限和审计得写进系统。
只管提示词不够,出口规则得由系统自己执法。
蒸馏不只是压模型,也可能变成识别坏习惯的显影液。
会复现论文和会提出新东西,中间隔着一整条实验室走廊。
实时视频很诱人,显存、延迟和工作流才是门票。
一千多 Star 不代表能直接抄,但生产团队的流程很值得拆。
把好看写成验收项,至少比只说高级感靠谱。
50 套主题很热闹,零 Star 先别急着封神。
先点到分歧,按钮该放哪才终于不是玄学。