Guido van Rossum 在 1989 年圣诞假期期间，着手开发 Python，仅仅用了三个月就让 Python 有了雏形。如今，这门语言不仅成为全球最受欢迎的编程语言之一，甚至超越了昔日霸主 Java。
评：worse is better VS the right thing
- AI周
仅凭一篇博客，他成功入职OpenAI，核心技术或用于GPT-5训练
谷歌发布 AI 模型 MedGemma，用于医学领域的文本和图像理解
最低仅需2G显存，谷歌开源端侧模型刷新竞技场纪录，原生支持图像视频
AI编程里程碑，谷歌AI自己写代码惊呆工程师，GPU内核算法反超人类21%
刚刚，谷歌AI路线图曝光：竟要抛弃注意力机制？Transformer有致命缺陷
一天15k星，代码生成碾压Claude，连Cursor都慌了？谷歌Gemini CLI杀疯了
2025大模型半年回顾：o3、agent和scaling law
今年AI应用的投资明显活跃了很多，而套壳这个词，正在从贬义词，成为中性词，甚至褒义词。主要是市场出现了百亿美金的套壳案例。什么样的壳有价值？如果把模型能力看成水位线，有的壳是柱子，模型能力涨上来后，柱子就没了。有的壳是船，模型能力提升后，水涨船高。
评：商业上的成功是各种因素的有机结合，技术只是一个重要因素
我终于相信广告是互联网的原罪了。今天我们看到的互联网之所以堕落，正是选择了广告作为支持在线内容与服务默认商业模式带来的直接后果——尽管这种结果并非刻意为之。通过一轮轮创新与投资人的讲故事，我们成功驯化了互联网用户，让他们默认自己的一言一行都会被整合成用户画像（这些画像用户既无法查看也无法修改），进而决定他们看到什么广告与内容。虽然社交网络和交友平台对这些画像的实验性操控引发过激烈讨论，但技术精英们的抗议声浪从未动摇这些平台的用户基数，因为大众早已接受这种操控是上网体验不可分割的部分。
评：探讨AI世界内容的商业模式
近日，在旧金山 AI 创业学校的讲台上，曾任职斯坦福大学、OpenAI 和特斯拉的 AI 领袖 Andrej Karpathy，以一种横跨学术与产业的独特视角，揭示了一场正在重塑技术世界的范式转移。 Andrej 看到了一场“编程革命”正在发生。随着 AI 技术的发展，软件编程已经进入了 “3.0 时代”，自然语言取代传统代码成为核心编程接口，大模型则承担起过去需要人工编写的复杂逻辑。 Andrej 指出，这一转变远非简单的工具迭代。
评：code , weight, prompt 编码范式转变
2025年6月，麦肯锡发表文章《下一场创新革命由AI驱动 The Next Innovation Revolution – Powered by AI》，抛出一个震撼判断：我们正处在技术空前繁盛的年代，却陷入一个创新越来越难产的时代。而当好点子变得稀缺、研发回报日益缩水，AI人工智能，或许正是下一个突破时代瓶颈的关键力量。
评：AI重构研发流程
最近，硅谷最神秘的财富管理公司 Iconiq Capital，悄悄搞了个大动作——他们发布了一份猛料满满的《2025年AI现状报告》，长达67页，灵魂拷问：AI到底怎么真正落地，而不是停留在PPT里自嗨？在这份报告中，Iconiq做了两件事：
1. 采访了300位AI公司高管；
2. 分析了大量AI初创公司的真实支出与落地情况。
核心关注点不是「要不要用AI」，而是——如何高效构建AI？如何规模化落地？如何快速试错？
评：真正跑通AI的不是PPT和融资，是实打实的产品落地、组织结构、技术选型、成本控制和定价设计。
今天，大模型参数已经以“亿”为单位狂飙。仅仅过了两年，大模型所需要的计算能力就增加了1000倍，这远远超过了硬件迭代的速度。目前支持AI大模型的方案，主流是依靠GPU集群。但单芯片GPU的瓶颈是很明显的：第一，单芯片的物理尺寸限制了晶体管数量，即便采用先进制程工艺，算力提升也逐渐逼近摩尔定律的极限；第二，多芯片互联时，数据在芯片间传输产生的延迟与带宽损耗，导致整体性能无法随芯片数量线性增长。这就是为什么，面对GPT-4、文心一言这类万亿参数模型，即使堆叠数千块英伟达 H100，依然逃不过 “算力不够、电费爆表” 的尴尬。目前，业内在AI训练硬件分为了两大阵营：采用晶圆级集成技术的专用加速器（如Cerebras WSE-3和Tesla Dojo）和基于传统架构的GPU集群（如英伟达H100）。
评：晶圆级芯片，潜力无限。
基因组，宛如生命的蓝图，藏在我们每一个细胞之中。这套完整的DNA指令集，主导着生命体从外观功能到生长繁殖的几乎每一个方面，甚至是对疾病抵御的能力。2003年 ，人类基因组测序完成，让人类首次窥见了DNA的全貌。然而，如何破译这些指令，一个微小DNA变异如何改变生命轨迹，至今仍是生物学的未解之谜。现在，这个局面将被彻底改写。今天，谷歌DeepMind重磅发布AlphaGenome——一款革命性的AI工具，以及103页的详细技术报告。
评：从DNA级别去预测变异和突破改变分子的功能
关注我的朋友应该知道，在我博士研究方向中，脑机接口也是我其中一个研究方向，或者叫做工程方向。从读博第一年开始，我就计划做脑机接口的产品项目与研究工作。其中最核心的就是打通vision Pro（MR设备）与脑机接口。整好最近我们的脑机接口的产品设计开始了，作为脑机接口的产品经理，我想分下几个我个人的观点，以及项目实施过程中的难点。
评：探索一下脑机接口的项目阶段