一家靠谱的支付服务商尤为重要。 Lovart、Manus 等知名 AI 产品使用的支付平台 Stripe 很合适来聊这个话题， 我们邀请了 Stripe 大中华 区企业客户总监 Pamela Chung、Stripe 大中华区解决方案架构师 Stan Wang，聊一聊跨境支付如何更 快落地。 你关于跨境支付的问题，这里都可以解答。 支付问题是每个 AI 产品出海要解决的问题。 账户资格、全球收款、不同地区的税率和合规问题，以及应该选择什么样的定价模式，都是需要面对的 实际难题。 10 月 28 日，晚 20 点，线上闭门，欢迎来聊。 名额有限，欢迎扫描下方海报二维码报名。 真实案例分享：AI 产品如何简单、快速地集成支付功能？ 税务合规难、费率高，出海生意中的「隐藏成本」怎么解决？ 按量定价，还是混合订阅？不同业务的定价模式怎么搞？ Al 应用H 如何高效搞定 竟東付? Pamela Chung Stripe 大中华区 企业客户总监 Stan Wang Stripe 大中华区 解决方案架构师 关注话题 真实案例分享:AI 产品如何简单、快速地集成支付功能? 税务合规难、费率高，出海生意中的「隐藏成本」 怎么解 ...

AI Agent核心观点 - AI Agent能力的质变关键不在于大模型智力增长，而在于围绕模型设计的认知流程[2] - 从Chatbot到Agent的进化本质是从静态生成转向动态执行流程[33] - 行业竞争核心已从模型参数转向智能流程设计优劣[62] Agent能力演进路径 - 学霸成长比喻展示Agent五阶段演进：原生天才→思考者→细心人→战略家→学者[15] - 思维链(CoT)强制模型分解复杂任务为线性推理子任务，降低幻觉概率[18] - 自我反思(Reflexion)框架引入"先行动-再复盘-后修正"迭代流程，HumanEval代码任务准确率达91%超越GPT-4的80%[20] - 规划能力将宏大目标分解为逻辑清晰子任务清单，提升执行确定性[22] - ReAct框架通过思考→行动→观察循环将AI从封闭大脑变为现实世界行动者[26] 流程设计三重价值 - 结构价值：规划流程在宏观层面建立逻辑脚手架，思维链在微观层面确保推理严谨[36][37] - 迭代价值：反思流程对记忆进行高效压缩，用极小上下文空间保留关键决策信息[42] - 交互价值：工具作为流程神经触手，通过ReAct框架确保AI获取真实世界信息[46][47] 科学理论基础 - 控制论视角：Agent实现从开环系统到闭环系统进化，通过反馈机制持续逼近目标[53][54] - 信息论视角：Agent工作本质是熵减过程，通过行动获取信息消除不确定性[59][60] 开发者角色转变 - 提示词工程师角色正成为历史，新兴角色是Agent流程架构师[64][65] - 新角色三大核心职责：设计AI思考流程、赋能行动工具、构建决策上下文[66][68][69] - 基础Think-Act-Observe循环是Agent心跳，架构师需在此基础上构建大脑与神经系统[70] 性能工程优化 - 架构剪枝：简单场景使用LLM内置工具调用范式降低延迟[70] - 并行化执行：对无依赖子任务实施并行工具调用，将总耗时缩短为最长任务耗时[71] - 模型路由：轻量模型处理高频任务，重量模型仅用于复杂推理节点[71] - 记忆架构：高效检索机制精准提取关键时刻所需知识[72] 前沿架构方向 - 认知调度中心：Anthropic Skills功能实现智能工作流编排，模型自主规划多工具协作[73] - 规约驱动分层：规划Agent生成技术规约作为执行Agent工作契约[74] - 即时代码生成：CodeAct框架让Agent动态创建工具，实现能力边界动态扩展[75]

搜索已经是 AI 产品的标配能力了。 但怎么给 AI 接搜索，还是一个不那么容易的活儿。毕竟，给人用的搜索和给 AI 用的搜索，不管是交 互逻辑、内容呈现、接口配置等，都完全不一样。 过去人类的一次搜索动作，未来可能会变成 Agent 的 10 次搜索。一个复杂的指令，Agent 会拆成多个 子问题，来进行多轮、迭代式的检索。 10 月 30 日，晚 20 点，线上闭门，欢迎来聊。 免 费，但名额有限，欢迎扫描下方海报二维码报名。 给 Agent 做一个靠谱且高效的「搜索系统」，到底难在哪？ Agent 接入搜索，有哪些坑需要特别注意？ 「AI 搜索」和「给 AI 用的搜索」，区别是什么？ 20:00-21:30 信息检索的质量，在很大程度上决定了 Agent 的推理能力和任务完成度。 如何保证搜索结果的精准度和实时性？在检索深度与调用成本之间怎么找到最佳平衡点？实际接入外部 搜索 API 时，有哪些「坑」？...... 我们邀请了小宿科技的联合创始人兼 CEO Wiiliam 杜知恒和智能搜索 产品经理 杨政骥，来聊一聊如何 高效地给 Agent 接入搜索能力。 关注话题 给 Agent 做一个靠谱且高效的 ...

太热闹了！ 谷歌的 Gemini 3.0 还没有等到，结果 OpenAI 和 Anthropic 接连在今天发布了新产品。 今天凌晨，OpenAI 发布了一款以 ChatGPT 为核心打造的全新浏览器「ChatGPT Atlas」。ChatGPT Atlas 的三大核心功能都挺实用： 简单说，就是让 ChatGPT 直接「住」进你的浏览器里干活。 刚刚，Anthropic 紧随其后，也正式发布了其 Claude Desktop 桌面端（之前是预览版），主打「随时随地召唤 Claude」。Mac 版的新功能尤其 方便： 内置 ChatGPT： 可通过侧边栏在任意页面调用。在任意网页上点一下右上角的 Ask ChatGPT，旁边就会弹出侧边栏，AI 能直接看到页面内 容帮你解答问题，不用再截图或复制粘贴； 浏览器记忆： 搜索你的浏览记录。浏览器会记住你的浏览历史，之后可以直接用自然语言提问，比如「帮我找出上周看的所有招聘信息」。这 个功能是可选的，隐私设置里能随时关掉或删除记录； AI 智能体： 可在页面上执行操作。AI 能像人一样操作浏览器，自动点击、输入、跳转页面。不过目前这个功能只开放给付费用户； 全局快捷 ...

演讲视频：https://www.youtube.com/watch?v=b6Doq2fz81U 超 15000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 「所有能被验证的任务，最终都会被 AI 解决。」 「智能未来将成为一种商品，未来获取知识或进行某种推理的成本和可及性将趋近于零。」 最近，前 OpenAI 核心研究员、CoT作者 Jason Wei 在斯坦福大学 AI Club 做了一场精彩的演讲。这也是他跳槽到Meta 后少有为数的公开分享。 Jason Wei 提出了三个理解和驾驭 2025 年 AI 发展至关重要的核心思想： 验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。 Jason 对于此前提出的 验证者定律 做了进一步补充和完善，「训练 AI 解决某个任务的容易程度，与该任务的可验证性成正比。所有既可能解决又容易验 证的任务，都将被 AI 解决。」 某种意义上来说，验证者定律决定 「 哪些点会被率先突破 」 ，智能商品化解释 「 突破后如何被规模化与降本 」 ，锯齿状边缘则强调 「 能力突破的时 间序与不均衡版图 」 。 虽然没提创业，但似乎又句句不离创业。 基于演讲视频，Fo ...

近期有哪些值得参加的 AI 活动？ Founder Park 邀请到了支付服务商 Stripe 进行一场线上闭门分享，聊聊「AI 应用出海，如何高效搞定跨 境支付？」 10 月 22 日，Abaka AI 发起的「Embodied Intelligence After Dark」，将在杭州国际博览中心举办，以轻 松夜话的形式，聊聊具身智能领域的难题。 此外，我们还整理了近期值得参与的一些活动，对更多活动感兴趣的小伙伴，可以点击文末的 「阅读 原文」 查看。 活动时间： 10 月 22 日 19:00 活动地点： 杭州 · 国际博览中心 活动亮点： 来这不用端着聊，面前就是同频人： ⚡️ 智商狂飙的科研大佬（秒懂你所有问号） AI 创业引力场 主办方：九坤创投 Embodied Intelligence After Dark 主办方： Abaka AI 活动时间：10 月 25 日下午 活动地点 ：线上 & 线下北京 活动亮点： 活动报名： https://aic5098tf9k.feishu.cn/share/base/form/shrcn8L6qSgY528ztNLHhS6EGcc 面向人群 ：AI 创业者 ...

DeepSeek-OCR模型的技术特点 - 模型采用新颖思路，将文字当作图片处理和压缩，作为一个超级高效的“视觉压缩器”[7] - 能够将一篇1000字的文章压缩成100个视觉token，实现十倍压缩，识别准确率达到96.5%[7] - 提供多个分辨率选项，512 x 512图片仅需64个token，1024 x 1024图片需256个token，复杂版面组合使用多种分辨率[13] 行业专家评价与定位 - Karpathy认为未来所有输入大模型的信息都应该是图像形式，哪怕是纯文本也应先渲染成图片再喂给模型[7][11] - 模型性能和思路在学术界不算是重大突破，但产品化贡献值得肯定[13] - 研究思路可能受到字节跳动NeurIPS最佳论文和豆包团队论文启发，DeepSeek团队擅长将实验室研究成果进一步做扎实并产品化[14] 潜在应用方向与发展前景 - 该技术有望优化图文表混排场景处理，大量网页、文档、SaaS软件Dashboard和PPT都包含有效视觉信息，强行转文本会导致信息损失[15] - 如果技术成熟，将推动业界对图文表混排场景优化的研究热潮，提升效果并降低成本[15] - DeepSeek团队提出的用分辨率模拟遗忘机制的假想存在争议，可能更适合描述为“高度近视”而非有效遗忘机制[15]

支付问题是每个 AI 产品出海要解决的问题。 账户资格、全球收款、不同地区的税率和合规问题，以及应该选择什么样的定价模式，都是需要面对的 实际难题。 一家靠谱的支付服务商尤为重要。 Lovart、Manus 等知名 AI 产品使用的支付平台 Stripe 很合适来聊这个话题， 我们邀请了 Stripe 大中华 区企业客户总监 Pamela Chung、Stripe 大中华区解决方案架构师 Stan Wang，聊一聊跨境支付如何更 快落地。 你关于跨境支付的问题，这里都可以解答。 10 月 28 日，晚 20 点，线上闭门，欢迎来聊。 名额有限，欢迎扫描下方海报二维码报名。 真实案例分享:AI 产品如何简单、快速地集成支付功能? 税务合规难、费率高，出海生意中的「隐藏成本」 怎么解决? 按量定价,还是混合模式?不同业务的定价模式怎么搞? 真实案例分享：AI 产品如何简单、快速地集成支付功能？ 税务合规难、费率高，出海生意中的「隐藏成本」怎么解决？ 按量定价，还是混合订阅？不同业务的定价模式怎么搞？ Al 应用H 如何高效搞定 竟東付? Pamela Chung Stripe 大中华区 企业客户总监 Stan W ...

Andrej Karpathy 又说了些业界不爱听的「大实话」。 上周，在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中，Karpathy 非常直白地指出了当下 LLMs 研究进 展、Agents 存在的实际问题。 观点看起来有点悲观。 「AGI 仍需十年时间」、「LLM 认知有缺陷」、「强化学习很糟糕」…… 但抛开在对话中这些看似「激进、唬人」的批判观点，在这场对谈中更值得关注的是，Karpathy 对于 AI 的深入理解以及思考逻辑。站在原点，从问题的本质核心出发，去理解 LLMs、Agents 现存的一些 问题。 我们转载了「机器之心」的全文翻译，没做删减和「二次咀嚼」，希望读者能更好地感受 Karpathy 的 思考方式，毕竟同样的内容，每个看的人「对齐」的重点也不一样。 Karpathy 在对谈后，对于一些关键争议点做了补充回应，一并整理在文章中。 播客链接：https://www.youtube.com/watch?v=lXUZvyajciY 全文翻译 来自 「机器之心」。 超 15000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 邀请从业者、开发人员和创业者，飞书 ...

公司业绩与里程碑 - 公司本月达到1亿美元的年度经常性收入（ARR）[2] - 从首次达到100万美元ARR到1亿美元ARR，耗时29个月[2] 核心产品定位 - 公司使命是让每个人都能用视觉化的方式讲故事[7] - 专注于“沟通型视频”市场，例如业务同步、教程、访谈等，目标是让此类视频制作变得人人可用[8] - 产品定位为服务于从零基础新手到专业人士的所有用户水平，追求极简操作，用户花几分钟即可制作出质量不错的视频[8] AI时代核心开发理念 - 核心理念是“拥抱不确定性”，强调快速行动，驾驭AI浪潮，接受研究本身的不确定性，并提前六个月布局[12] - 根本性转变是从寻找稳定的技术“地基”转向驾驭快速变化的AI技术“浪潮”，认为AI技术基础每几个月就会发生翻天覆地的变化[12] - 关键区别在于，公司拥抱的是底层AI技术（模型、能力）的不确定性，但对于服务稳定性、产品质量和用户体验，绝不接受任何不确定性[12] - 将不确定性视为机会而非缺陷，选择顺应技术趋势而非对抗[13] - 明确区分“什么在变”（模型、能力）和“什么不变”（用户工作流程、核心痛点），围绕不变的元素构建产品和系统，同时享受模型改进带来的红利[15] 开发与迭代方法论 - 采用为期两个月的路线图规划周期，以匹配AI模型的升级节奏，保持专注与灵活性[18] - 迭代节奏包括：每两个月规划一次路线图，每两周制定一份承诺清单，以及每天进行发布[22] - 实验框架强调快速（几天内完成）、科学（有数据支撑）、能给出明确信号（继续、转向或停止）以及敢于下大赌注[21] - 决策框架基于区分“单向门”（不可逆决策，需谨慎）和“双向门”（可逆决策，可快速测试），鼓励通过实验验证而非无休止争论[24] - 在快速行动中管理技术债的原则是，将偿还技术债视为对未来速度的投资，且必须与业务结果和效率提升挂钩[30] 团队协作与角色分工 - 团队采用通用结构：产品经理（PM）+ 工程师 + 设计师 + 数据科学家[47] - 产品经理角色是总指挥，负责推动决策和定优先级，需要能上手制作可用的最小可行产品（MVP）和体验原型[48] - 工程师角色是快速构建者，侧重于直接与产品经理快速制作原型，设计灵活架构以方便快速迭代，并利用AI编程助手提升效率[55][58] - 设计师角色是化繁为简的大师，核心使命是定义简单又出色的世界级体验，首要原则是简洁，确保产品“简单到奶奶都会用”[56][59] - 数据科学家与产品经理是分析搭档，共同负责解释验证指标、设计实验方案和分析实验结果[62][66] - 强调所有角色需对“为什么做”有共识，明确目标、背景及其对公司前进的帮助[70] 产品与增长团队策略 - 核心产品团队专注于构建和打磨产品的核心功能，追求极致的用户体验、完整功能和长期愿景，目标是比对手发布速度快5倍，迭代次数多5倍[75][77] - 核心产品的标准是每一个体验都要做到绝对最好，追求零Bug，因为作为创意工具，可靠性是关乎用户信任的必需品[78] - 增长团队定位为公司的实验引擎，核心原则是提升迭代速度，一切为了速度、学习和影响力[79] - 增长团队强调工程只是工具，产生影响才是目的，优化的是“多快能产生影响”，做实验是为了学习而非为了赢[81][83] 沟通与执行原则 - 沟通核心原则是直接、异步、高效，决策后需立即在Slack中清晰传达，指定负责人和完成时间，保持团队完全透明[88] - 执行上强调“速度就是一切”，是一种必须的心态，慢是不可原谅的罪过，要求以天为单位发布，保持前进势头比追求完美更重要[34][40] - 行事原则包括“充分讨论，坚决执行”，在“战时”状态下，决策必须快，一旦决定，即使有异议也要百分之百投入执行[42] - 通过创新实现用户价值，用户喜爱源于产品能解决实际问题，创新需与解决真实问题绑定[43] 极力避免的误区 - 总结出“AI开发七宗罪”，包括追求完美架构、研究到瘫痪、对稳定地基的幻想、共识陷阱、以质量为借口的过度打磨、“憋大招”式发布以及沉没成本谬误[90][99] - 危险信号包括诸如“我们再多想想”（潜台词是已落后）、“需要所有相关方同意”（潜台词是决策瘫痪）等表述[107]