作者 | Jim Morris 出品丨全球产品经理大会 Jim Morris 是硅谷著名的产品教练，ProductDG 的创始人和首席专家，他为很多财富 100 强企业、科技公司、创业公司的产品管理领导人和团队提 供咨询和教练工作。他同时作为特聘教授，在加州大学伯克利分校讲授产品管理课程。在做产品教练之前，Jim 长期担任科技公司的产品经理和领导 者，多次将早期想法发展为成功的产品，例如他曾共同创立 PowerReviews，并以 1.68 亿美元的价格出售。他曾在 Fogdog 负责产品管理，设计了 最早的电子商务系统，该公司曾以 4.5 亿美元的价格进行 IPO。 在 AI 的加持下，我们创造 "产出"（Outputs） 的能力达到了前所未有的高度。功能以前所未有的速度被开发、上线、迭代。从表面看，我们从未如 此高效。 然而，当潮水退去，一个更尖锐的问题摆在了现在的产品团队面前：如此多的"产出"，究竟带来了多少有价值的 "成果"（Outcomes） ？ 今天，我们重温这份讲稿，不仅仅是为了学习一套产品分析的方法论。更重要的是，在一个喧嚣散尽、价值回归的时代，用他提供的这把标尺，来重新 校准我们工作的方向和 ...

大模型全面迈入"长上下文、低成本、高推理"阶段。 MiniMax 正式开源其首个推理模型 M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上展现出与 DeepSeek R1、Qwen3-235B 等 模型不同的技术路径与性能表现。 责编 | 梦依丹 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 国内 AI 六小虎之一的 MiniMax 在其官方 X 平台宣布，正式开源其最新研发的大语言模型 MiniMax-M1。此举作为其"MiniMaxWeek"系列发布活动 的首日亮点。 MiniMax-M1 被称为是全球首个开放权重的大规模混合注意力推理模型。凭借混合门控专家架构（Mixture-of-Experts，MoE）与 Lightning Attention 的结合，MiniMax-M1 在性能表现和推理效率方面实现了显著 突破。 相关链接： M1 上下文 8 倍 DeepSeek，计算量仅 1/4 性能与效率双杀 M1 是基于此前发布的 MiniMax-Text-01 模型打造， 具备 4560 亿参数规模，其中每个 token 激活约 459 亿参数。模型原生支持最长 100 万 t ...

现在正是 AI 领域能诞生多家"时代性公司"的时刻。Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 在其播客中谈到，模型、产品能力和用户实际需求之间的差距 还很大，这是当下产品团队持续发挥作用的地方。 与此同时，AI 也正在从提升效率的工具，演进为驱动新一代产品范式的核心力量。真正具备落地能力、 能吸引并留住用户的 AI 产品，将成为定义下一 代时代性公司的关键。 这正是 2025 全球产品经理大会 希望回答的问题。 围绕这些关键命题，2025 全球产品经理大会正式揭晓首批重磅演讲嘉宾议题——他们将带来一线的实践经验与深度思考，帮助产品人看清趋势、打磨 方法、应对挑战。 接下来，一起来看他们将带来哪些洞见。 8 月 15–16 日，由 CSDN & Boolan 联合举办的「2025 全球产品经理大会」将在北京威斯汀酒店召开。作为产品创新领域的年度盛事，此次盛会汇 聚了来自全球 40 多个行业的顶尖专家，他们将在为期两天的活动中，围绕 12 大主题展开深入探讨，分享实战经 验和成果策略，引领产品创新的前沿 讨论与探索。 首批演讲嘉宾议题揭晓 在这场由 AI 原生技术驱动的产品范式转移中，产品人正站在 ...

责编 | 王启隆 出品 | AI 科技大本营 （ID：rgznai100） 蒋涛看到的，是在这股浪潮之下，压在我们头顶沉甸甸的"三座大山"： 这不仅是中国的困境，也是所有非英语世界、所有不愿将自身数据和命运完全交由他人的国家、企业 和个人的共同困境。 为了破局，只能建立起自己的数据栈。这对行业带来了空前的影响，而 蒋涛也对此做出了 一个激进 却清醒的预 言： 「 "码盲"会逐渐消失，新程序员将随后崛起。 」 当写一个 App 像写一篇文章那样简单，当一个大厂产品经理能独立开发出冲上 App Store 付费榜的 应用，当过去"传话游戏"般的开发流程被彻底颠覆……一个属于全民创造的时代，才真正露出了它的 第一缕晨光。 以下为 CSDN 创始人蒋涛的演讲实录，他将为我们揭示，如何在这场巨变中，翻越山丘，找到自己 的位置。 以 CUDA 为代表的"算力霸权"； 以封闭模型为代表的"模型霸权"； 以英文语料为代表的"数据霸权"。 一个时代正在更迭，以一种肉眼可见的速度。 "ChatGPT 用史上最短时间达到了八亿用户，一枝独秀。 但 DeepSeek 登顶全球一百多个国家，带 来了全球性的平权化。 " COPU 副主 ...

Meta发布V-JEPA 2世界模型 - 公司重磅发布V-JEPA 2（Video Joint Embedding Predictive Architecture 2）世界模型，旨在赋予机器更深层次的物理世界理解、预测及交互能力，向构建通用AI智能体迈出关键一步[1][3] - 该模型基于联合嵌入预测架构（JEPA）构建，由编码器和预测器两大组件组成，编码器捕捉视频输入的关键语义信息，预测器生成预测嵌入结果[11] - 模型在Hugging Face物理推理能力排行榜上位列第一，超过GPT-4o，在IntPhys 2、MVPBench、CausalVQA三个基准测试中分别达到56.4%、44.5%、38.99%的准确率[6][7] 技术架构与训练方法 - 训练分为两阶段：第一阶段使用超过100万小时视频和100万张图像进行无动作预训练，学习物体、人与环境的交互逻辑[9] - 第二阶段仅用62小时机器人数据进行动作条件训练，使模型具备可控性，在新物体拾取与放置任务中达成65%-80%的成功率[14][17] - 采用零样本迁移能力验证，在开源DROID数据集训练后直接部署实验室机器人，无需场景微调[15] 性能表现与行业影响 - 在Something-Something v2动作识别任务和Epic-Kitchens-100动作预测任务中创造SOTA纪录，与语言模型结合后在视频问答基准任务上实现领先性能[12] - 公司开放模型代码与权重检查点供研究及商业用途，推动开源社区生态建设[8] - 发布IntPhys 2、MVPBench、CausalVQA三项物理理解基准测试，当前模型准确率较人类85%-95%的水平仍有显著差距[23][24] 未来发展方向 - 当前模型局限在于单一时间尺度预测，下一步将开发分层式世界模型实现跨时空复杂规划[29] - 计划推进多模态建模能力，融合视觉、听觉、触觉等感知信息提升世界理解水平[30] - 该技术代表公司在高级机器智能（AMI）和物理世界AI智能体开发的重要进展[27]

当高考志愿填报用上大模型…… 责编 | Echo 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 高考落下帷幕，志愿的选择才刚刚开始。 6 月 12 日，夸克发布国内首个为高考志愿填报场景开发的高考志愿大模型，并同步上线"高考深度搜索"、"志愿报告"、"智能选志愿"三大核心功能。 该模型具备专家级决策能力，能够为每位考生提供精准、个性化的志愿填报服务。 让每位考生都有自己的 AI 志愿顾问 高考志愿大模型驱动的夸克"志愿报告"以 Agent 方式运行，目前已开放试用。它能像经验丰富的志愿填报专家一样，为考生提供个性化的规划建议。 基于"任务规划—执行—检查—反思"的链式推理流程，夸克志愿报告会自动输出涵盖冲稳保策略、志愿表、院校专业推荐等内容的完整报告。 "志愿报告"Agent 以考生的成绩、兴趣偏好、家庭背景和地域倾向等为基础，会首先制定个性化任务规划（ 如定位成绩段、筛选专业方向、制定填报 策略等 ）；随后将任务转化为指令，基于高质量数据完成任务执行。 每轮执行结果模型经过自动检查，会判断是否存在逻辑冲突、数据缺漏、排序异常等问题，并将结果反馈至"反思"模块。通过评估结果与需求的差异不 断优化后续策略 ...

作者 | 王启隆 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 6 月 11 日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在最新发布的文章《温和的奇点》中描绘了一幅令人 向往的未来图景。他写道，人类已跨越AI发展的"事件视界"，但这个过程"远比想象的要平稳"。他用 一个平滑的曲线来比喻这场变革，认为"向前看时，它似乎陡峭得无法攀登；向后看时，却又显得平 坦无奇。" 有些时刻，历史的转轴会发出轻微的、几乎不被察觉的声响。这是一种"温和"的过渡。Altman 甚至 用生活化的数据来稀释人们对未知的恐惧：一次 ChatGPT 查询，平均能耗仅约 0.34 瓦时，相当 于"一台烤箱运行 1 秒多钟"；耗水约 0.000085 加仑，不过是"一茶匙的 1/15"。 这篇据他本人所说，"可能是最后一次在没有任何 AI 帮助的情况下写就"的文章，字里行间都透露着 一种深思熟虑后的乐观。他预言，到 2030 年代，"智慧与能源……将会变得空前充裕"，而我们人 类，将因为天生"关心他人及其所思所为"而保有长期优势。 这是一个美好的承诺。 然而，就在这篇文章发布的同一天，OpenAI 向世界展示了另一幅截然不同的画 ...

MiniCPM4.0 -0.5B 在性能上，也展现出惊人的以小博大—— 在MMLU、CEval、BBH、HumanEval等基准测试中，MiniCPM4.0 -0.5B性能秒杀同级 的 Qwen-3-0.6B、Llama 3.2、Gemma3，并通过原生QAT技术实现几乎不掉点的int4量化，实现了 600 Token/s 的极速推理速度。 模型相关链接 https://arxiv.org/pdf/2506.07900 「前进四」速度狂飙，快至220 倍！ 2025 智源大会，新一代「面壁小钢炮」 MiniCPM4.0 端侧模型发布。一款 8B 稀疏闪电版，带来端侧性能创新式大跃升；一款 0.5B 实力演绎以小博 大，适配广泛终端场景。 MiniCPM4.0 -8B 是首个原生稀疏模型，5%的极高稀疏度加持系统级创新技术的大爆发，让长文本、深思考在端侧真正跑起来，宣告了端侧长文本时 代到来。 MiniCPM4.0 -8B 在MMLU、CEval、MATH500、HumanEval等基准测试中，以仅 22% 的训练开销，性能比肩 Qwen-3-8B，超越Gemma-3-12B。 代号「前进四」，小钢炮 Mini ...

从"高考志愿填报导师"张雪峰推出的 17999 元的高考志愿填报服务不到 3 分钟便被抢购一空可见填报专业就有多火爆，而计算机和人工智能更是他经 常推荐的专业。 一年一度的高考已经结束，今年共有 1335 万名考生踏入考场，如果说考试是考生的战场，那么让无数家庭真正反复权衡、难以抉择的，其实是考后的 另一道大题——「填什么专业」。 作者 | 梦依丹 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 而今年，在 AI 浪潮的席卷之下，这道选择题更添了几分迷思与变数： 当 AI 能编写谷歌 25% 的新代码、修复 52% 的程序漏洞…… 几乎所有 Claude Code 的代码都是用它自己反复编写和重构的时…… 曾几何时，一行行代码的敲击是软件工程师的日常。在传统范式下，程序员需要将需求转化为详细的逻辑流程，再用特定语法逐行实现功能。 而如今，以大模型为核心的编程范式，正在从"写代码"转向"写意图"。程序员不再是从零构造者，而是通过自然语言与 AI 对话、协商、迭代，逐步生 成最终代码。 这样的变革，不仅改变了开发方式，也正在悄然改变开发岗位的结构。 当下火爆的 AI 编程智能体 Claude 公司的首席产品官 ...

作者 | 王启隆 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 席卷全球的 AI 淘金热中，一个词正被悄悄地掏空——那就是 "开放" 。 近日，PyTorch 基金会执行董事、Linux 基金会 AI 总经理 Matt White 在北京智源大会 揭示了一个 充满张力的现实：一方面，开源吞噬世界，AI 的开源更形成了一个自我加速的"良性循环"；但另一 方面，一场围绕"开放"定义权的无声战争已经打响。 这是我们这个时代的十字路口：是任由"开放"沦为一个漂亮的营销词汇，还是为它注入坚实的灵魂？ 在演讲中，Matt White 带来了两件精心铸造的"武器"：一张名为 "模型开放框架"（MOF） 的地 图，用清晰的等级标准终结含糊，让真正的开放者得以彰显；以及一本名为 "OpenMDW 许可证" 的护照 ，专为 AI 模型打造，给予使用者最大限度的自由。 他的演讲，与其说是一次技术分享，不如说是一份宣言，一份行动指南。它为我们接下来这场更深入 的对话，精准地校对了焦距。 在演讲结束后，我们与 Matt White 坐下来，继续探寻这场"为开放而战"的深层动机与未来图景。 《新程序员》 ：嗨 Matt，我们其实和 ...