周末看了小Lin和多领国Duolingo CEO Luis的访谈，非常有收获，过程也轻松有趣，推荐大家看一下。说几条我觉得最有感触的：
1、好的老师不光是要教的好，还要提供情绪价值，解决学习动力的问题，好的 AI 教育产品也是一样，这个一点非常认同，之前我在即刻也写过这个；
2、多邻国里面要加国际象棋的原因是国际象棋是在教逻辑思维（最开始Louis是反对的，给它定位是游戏），在学习之外，想要提高成绩，最有效的方法就是放学之后学习一下国际象棋；
3、借助AI，多邻国在过去两年生产的课程内容，是前面12年生产的课程内容的50倍以上；
4、最近股价跌是CEO自己主动做的选择，其实是在放弃短期利益，追求长期价值，在“教得好”“用户增长”和“赚钱”之间的平衡中，暂时选择前2个；
5、关于企业文化和员工手册，最重要的5个准则看图，那个员工手册同事已经给推荐过很多遍了，这次我一定要看看。

种种迹象表明，内容和产品的界限正在模糊。做一个小游戏就像是拍一个短视频（都可以上下滑动的方式玩），下午几个小时就能 vibe coding 一个相对完整的产品，就像是窝在家里花几小时写了一篇不错的文章，产品团队可以等同于编辑团队，写代码的成本已经极低，编程从“专业技能”变为“创意表达”，甚至比写文章更简单，不需要多年磨砺出来的文字功底，只需要抓住某个需求就可以快速产出一个产品。所以未来会怎样？
可能有很多条路，其中一条是：产品将是“可交互的内容”，而内容将是“可生长的产品”。

手机端侧模型，未来可期。

女朋友是物理学博士，他们圈子里也一直在喊 AI，最近我们讨论，发现目前大多数场景还是停留在帮写脚本上和文献检索上，然而这些不是科研中最重要的，对于真正的研究过程还没有一个好的工具可以使用，究其原因这个过程和写代码很不一样，面临的是未知问题，不知道哪个方向，什么切入点，什么路径，多少步骤，AI 顶多在某个已知前一步上下文的节点上可以起作用，另外可用的高质量数据也不够，无法系统性分析。今天看到这篇文章正好有了些启发，也许可以创造一种科研工具，更加偏向策略和验证。先解决一些广度的问题，再尝试更深入的研究。

AI 将想法生成的成本降到了接近于零，但验证和评估成为了新的瓶颈。所以呢？如何判断对错，验证真假，保证落地有效？

Qclaw，腾讯电脑管家，一个做安全的团队，上线第一天，邀请码逻辑被破解了。😑

安洗莹终于被打败了！王祉怡今天的防守逆天！心态逆天！体能逆天！

豆包一骑绝尘，阿福、豆包爱学、快对AI依然NB。
阿福竟然男的比较多（90和70后），不知道阿福有多少量是投放出来的。
文心实在是太拉了，不忍直视。

各位 AI 博主，只需要在直播间教怎么用豆包和即梦，就可以直播在线人数 1800+人。我要不是每天到家十一点了，我都想干啊！
前几天说过，现在正是“卖豆包”的好时候👉m.okjike.com

明年这时候，当前算力再扩大一万倍也不够用。