纪念Aaron Swartz：知识可以拿来卖钱，但见识更赚钱
Aaron利用他的“见识”，他的“Know-How”，创造出了一项又一项将惠及人类数十年甚至可能数百年的服务——起码在今天，除了维基百科的大量读者和贡献着之外，相当数量的大语言模型也把维基百科用作训练语料。
与其了解Manus做了什么，不如看看Manus没做什么
不论网友如何评说，Manus确实在行业内做到了许多人做不到事情，推动了AI Agent的发展和落地，推动了历史车轮滚滚向前。
从商业和严肃媒体视角，再谈大模型辅助写作
这或许正是从业者们需要共同探索的未来。
卖100块的游戏，能不能赚100块
如果行业能够慢下步调，对现状进行思考和复盘，各界能够通过新的组织形态和新兴技术重构游戏开发行业生态，说不定我们就能够在肉眼可见的未来，看到开发技术和游戏艺术达成的微妙平衡。
卖金铲子的人，何时会倒下
在AI热潮中，GPU的故事提供了一个观察技术变革的重要窗口。从游戏图形处理器到AI算力核心，再到数字基础设施的关键组成部分，GPU的演变展示了技术创新如何因应用需求而不断进化。它的成功不仅在于硬件性能的提升，更在于它开启了一种并行计算的新范式，这种范式与人工智能时代的海量数据处理需求完美契合。当我们超越短期市场波动，从更长远的技术和商业视角看，GPU和AI的故事可能才刚刚翻开序幕。
忽明忽暗的内容推荐算法，不是你该关心的
企业账号的流量困境反映了深度连接用户的能力与现代企业组织架构之间的内在张力。破解这一难题需要同时推进内容策略创新和组织能力升级，在保持品牌核心价值的同时，拥抱内容平台的沟通逻辑。只有在内容创意、数据思维和组织敏捷性之间找到平衡点，企业才能在算法主导的时代实现真正的流量突围，将用户的注意力转化为可持续的品牌资产。
玩Mac的AI编程圈，也想试试Steam Machine
Steam Machine其实非常适合有特殊需求的打工族和AI开发群体。如果你对Linux系统的配置有一点造诣，Steam Machine完全可以成为一部分人的“下一台迷你主机”。
最讨厌传统餐饮的那批程序员，突然爱上老乡鸡
吃饭是人生头等大事，对于程序员而言也不例外。随着内容平台进入长尾流量时代，产品创新发展进入大模型与共创时代，老乡鸡“数字化菜谱”也将会在不久的将来展现其巨大价值。
别让山姆·奥尔特曼跑了
微软必须要解决这个问题。
三款AI产品深度思考问答横向对比
一次最糟糕的对比测试
企业本地部署大模型，正在变成“伪命题”
然而在实践中，出于各种各样的现实状况——高昂的部署成本、技术迭代的不可控性以及应用落地的复杂性，让许多企业陷入进退两难的困境。本文将从这些挑战出发，探讨企业如何通过更务实的路径实现智能化转型。
纪念Aaron Swartz：沟通困境
而在人和人沟通的时候，或者说在真正脱离互联网的现实生活中，不可避免的就是，人和人所处的舒适圈以及温层不同，面对面沟通时一旦遭遇异温层或完全是两个世界的人的时候，付出的代价便远高于对话带来的收获。比如，当你身边的人只知道拍上司马屁，称赞上司什么都是对的，并且他们对真正的手头业务完全没有任何主见和实际行动能力的时候，相信你一定会厌恶这些人，转而逃向虚拟世界。
我见到了 Rune 的开发者并和他畅谈了六个小时
你可以偶尔打开 Rune，认认真真听一首曲子，停下手头的事情，想一些有的没的。我会认为这是一个不错的自我疗愈的方式。
如何让生成式AI变成服务型游戏的资源追踪器甚至代练
本文是对《生成式AI应用场景猜想：玩家们的攻略锦囊》一文的补充。我自己乐观地认为，一旦生成式AI游戏助手能够以AI Agent的产品形态进入市场，依靠算力和体量优势洗牌氪金游戏行业，说不定真的能够给一些游戏策划、投资人和非玩家群体好好上上一课。
生成式AI应用场景猜想：玩家们的攻略锦囊
将AI以更友善的方式和游戏开发或游戏体验实现有机结合是AI在游戏行业扎根的关键要素。利用生成式AI帮助玩家改善游戏体验的方法有很多种，提供游戏助手可能是众多方法中，对于背景技术有较高要求，但对玩家而言可能是最友善的那一个。