关于豆包手机助手的事情，我想我在前年的文章里就已经讲的比较清楚了：«巨头AI，受困于巨头垄断»

幸运咖已经超过万店了，达到了瑞幸门店数量的 1/3。
在“廉价咖啡因”这条道路上，瑞幸是不可能战胜幸运咖的。毕竟以瑞幸的门店品质，运营水平，渠道能力，说实话很难在 5.9 元一杯这个价位上长期维持且盈利。
而早期的价格战，又让瑞幸不可能把价格像 Seesaw 或者 MStand 那样涨上去。
乍一看，瑞幸似乎蛮危险的。
但仔细一想，其实过去一年瑞幸做联名做的蛮成功的。这种转型有点像名创优品——
名创优品在初期搞定了“便宜有（凑合的）好货”之后，接踵而至的就是复购问题。如果在名创买的东西不像其他 10 元店那样，用一个星期就坏，那怎么能让消费者下个星期还来买呢？
于是，名创优品走上了 IP 联名的漫漫长路，以至于现在成为了核心战略之一。
也就是说，反正你日常要买某个东西，那为什么不买个自己喜欢 IP 的。只要我 IP 联名的够多，覆盖的商品够齐，就能让消费者买所有东西都优先考虑我这里。
瑞幸的联名感觉也有相似之处——奶咖是要喝的，价格战是打到不能再低的，调味各家调来调去也就那样。
那就联名，疯狂联名，只要每周都联名，那么消费者就有每周喝一次瑞幸的理由。

看到“拒绝吊牌羞耻”这个话题的时候，我其实是能理解部分走 7 天无理由的并不是真的想白嫖，而确实是觉得有些衣服可能一辈子也就只有那么一次机会要穿。
所以，应该有一种服装租赁服务，每月交会员之后，可以从公司租不同衣服，穿一周就退还。这样相当于用一笔小钱，每月都能有不同的衣服穿。
但我突然想到，我之前是见过一家这样的公司的，叫“衣二三”，定位就是做共享衣橱。
然后搜了一下，已经在 2021 年倒闭了。
看来，大家确实是想白嫖。

DeepSeek 的一小步，AI For Science 的一大步。
DeepSeek 刚刚发布了一款专注于高度专业数学推理的大模型 DeepSeekMath-V2。
核心突破在于实现了可自我验证的数学推理，目标是将大型语言模型的能力从概率性预测转向可证明、可信赖的计算。
DeepSeekMath-V2在：
－ IMO 2025（国际数学奥林匹克）和CMO 2024中获得了金牌分数。
－ 在难度极高的本科生级别普特南竞赛（Putnam 2024）接近满分的 118/120。
－在正式定理证明的 MiniF2F 基准测试中，DeepSeekMath-V2实现了 88.9% 的通过率，是开源模型中的最新最佳成绩。
这种对严谨数学逻辑的掌握，对于AI For Science 至关重要，因为它意味着大语言模型从现在起，能够可靠地生成可检验的假设、设计实验，并严格验证结果。
AI For Science 听起来很远，但可能比 AI For Work 对人类社会更有用。因为它意味着在化工、材料、生物医药等方面的全面加速。
DeepSeekMath-V2在计算经济性上也表现出色，其推理吞吐量是 DeepSeek 67B 的约 5.8 倍。
科研实验室可以以极低的成本用上。

原来滨寿司其实是食其家母公司的寿司品牌……
滨寿司在国内这么火，能不能多开几家食其家啊。

看了李飞飞的访谈和 Ilya 的访谈，感觉他俩的公司应该各自融资后换股合并。
他们的理念和目标高度相似，并且都是目前 AI 赛道里偏向非共识的部分，形成合力更好和现有的所谓巨头做竞争。

微博也太想成为 xhs 了。

在经历了超声波加湿器导致感冒，冷蒸发加湿器滤芯长毛，终于来到了热蒸发加湿器。
虽然费电，但似乎没有什么别的办法了……

Google 竟然在实际训练出一个对外的模型之前公布了 Nest Learning 的论文，有点过于无私了（但也不排除这个构架有现在未阐明的大坑）。
这要是 OpenAI 的话，估计会先在 ChatGPT 上线一个“超级个性记忆”功能，然后让竞对猜错方向在上下文工程里兜兜转转半年。