奇绩创业营简介及申请入口（2026 秋）

奇绩创业营如何加速？
「投资」与「3 个月手把手加速」

1.获得早期创业第一笔启动资金
2.奇绩合伙人通过 Office Hour 手把手高强度与创业者一起解决科研和技术驱动项目在创业早期的关键问题
3.通过路演日对接 1000+早期投资人和投资机构
4.通过产品日链接科技巨头和行业龙头企业的应用场景
5.通过校友社区持续共享资源、交流经验，促进长期协作

奇绩校友社区概况
1.由全球 11 个国家和地区，1600+早期技术创业者组成的校友网络
2.认知密度高，技术氛围浓，动手能力强

点击申请奇绩apply.miracleplus.com

点击链接了解更多mp.weixin.qq.com

绝大多数创业者和投资人仍习惯用传统SaaS的视角（如智能助手、提效工具、优化UX体验）来看待AI。a16z合伙人David Haber的深度对谈指出，真正的范式转移在于：软件已经从“辅助人类工作”变成了“直接完成工作本身”。因此，AI创业公司的商业模式必须随之改变——不要再去内卷有限的IT预算，而应该直接瞄准庞大的企业劳动力（薪水）预算。在垂直行业中，AI将把大量人力密集型服务转化为具有软件级毛利率的超级印钞机，这也是诞生下一代超级独角兽的地方。

信号源：Aakash Gupta（产品管理领域头部博主）

文章链接：www.news.aakashg.com

这篇文章讲的不是怎么把 Claude Code 用得更花，而是一个更硬的现实：你团队最值钱的上下文，如果还散落在 Slack、个人笔记和私有工作流里，那它对 AI 不可见，对新人也几乎不可用。作者观察了 DoorDash、Pendo、Google 等不同团队的实践，发现大家最后都收敛到同一种做法：把团队上下文沉淀进一个可被自然语言查询的共享 repo，也就是 Team OS。对创业团队来说，这不是“知识管理升级”，而是把组织效率从“靠人肉问答”切到“可复用系统”的分水岭。

伟大的公司不是简单地雇佣优秀人才，而是发明一种新的组织结构，让某类人才终于能够表达自己。OpenAI、Palantir、Anthropic 等公司的护城河，不只是技术或市场，而是它们围绕某种工作方式、权力结构、使命感和人才身份，创造了一种此前不存在的组织容器。对创业者来说，真正的问题不是“如何讲一个更好的故事”，而是：什么样的人，只有在你的公司里，才能成为他们想成为的那种人？

如果我告诉你一个看似反直觉的事实：过去一年，AI已经便宜到“几乎白送”的程度，但整个行业却花了更多的钱，而且还在越烧越猛，你大概率会觉得哪里不对劲。但这正是正在发生的现实。更便宜的技术，本该让人省钱，却变成了一个吞噬算力的黑洞，而这个变化背后，藏着AI真正的爆发逻辑——以及下一阶段谁会赢、谁会被淘汰的答案。

本次2026年的报告题目是 《Agents, human agency, and the opportunity for every organization》。

它不再只是讨论AI Agent会不会进入组织，而是在追问一个更关键的问题：当AI和Agent开始承担越来越多执行工作，人类的能动性被进一步放大之后，组织到底有没有准备好承接这种变化？

这份报告基于匿名化的 Microsoft 365 生产力信号、对10个国家2万名AI用户的调研，以及对AI、工作和组织心理学专家的访谈。

报告开篇有一句话很值得管理者警惕：As AI and agents take on execution, our own agency expands. The question is whether organizations are built to capture it.简单说就是：AI和Agent承担越多执行工作，人类的能动性越被放大；但真正的问题是，组织是否已经被重新设计，能够把这种能力转化为价值。

过去一年，很多企业谈AI，重点还停留在“员工会不会用工具”“有没有买AI软件”“有没有做几个场景试点”但微软这份报告把问题往前推进了一步：很多员工已经开始用AI改变自己的工作方式，真正没有跟上的，反而是组织系统。

报告的逻辑很清楚：AI转型不是单点工具采用，而是一场从员工、领导者到组织系统的连锁变化。员工层面，AI正在放大个人能力；领导者层面，管理者必须重新设计工作：组织层面，企业要从简单采用AI，走向一种能持续学习、沉淀和扩散智能的新系统。

尽管 GPT-5.5 和 Claude 4.7 等模型能力已经产生质变，但 95% 的企业 AI 试点仍处于“颗粒无收”的状态。本文指出：模型不再是瓶颈，流程才是。 成功落地的 5% 企业不再迷信“纯 LLM”方案，而是通过深度的业务审计（Audit），将 AI 转化为 85% 的工程代码加 15% 的模型判定，并建立统一的编排层（Orchestration Layer）来对抗“代理乱象（Agent Sprawl）”。

做 Agent 不能只靠往大模型里硬塞 context（上下文）。文本窗口再长，也会遇到“中间迷失”和逻辑断层。本文从第一性原理扒开了 Agent 记忆的演进路线：从简单的 Python 列表、Markdown 文本，到主流的向量检索，再到最终的图向量混合架构。文章不仅讲透了为什么单靠向量搜不到复杂业务逻辑，还直接塞给你一个开源实操方案，帮你省下几个月的基建时间。

Philosophy Bench 让前沿大模型应对100个复杂的伦理困境，考察它们是倾向于"结果主义"还是"义务论"。测试发现，不同模型家族的底色差异巨大。Claude 随着版本迭代变得越来越有道德主见，频繁拒绝用户的争议指令；Gemini 极度灵活，极易受提示词引导而彻底改变立场；OpenAI 的模型则回避道德讨论，优先完成当前任务。这对基于大模型开发应用的团队提供了关键的底层选型参考。

本文深入探讨了 Looped LLM（循环大语言模型） 从一种“潜意识推理”实验演变为下一代 AI 基础设施的过程。作者结合在字节跳动 Seed（字节跳动底层模型研究团队）的研究经历，分析了 Anthropic 最新发布的 Claude Mythos（Anthropic 发布的 SOTA 性能预览版模型）为何在逻辑追踪任务上表现优异，并指出了循环架构在规模化过程中必须跨越的三道门槛：深度稳定性、推理效率与 FLOPs 有效性。

Anthropic联合创始人Ben深度拆解了这家明星AI公司的十倍狂飙之路。文章不仅回溯了从GPT-3到Claude 3.5背后的工程进化与Scaling Laws的统治力，更揭秘了为何前沿大模型训练已经演变成极度复杂的“系统级重工业”。同时，他详细阐述了从RLHF走向RLAIF（宪法AI）的必然性，以及Anthropic如何用最硬核的机制（RSP、可解释性研究）来死磕AI安全。