本文对 2025 年末的短剧行业进行了深度剖析，指出该行业正从过去“一夜暴富”的认知转向更趋精细化和“微利”的阶段。文章详细阐述了观众口味的变化，从单纯的感官刺激转向追求认知获得感和情感共鸣，这促使短剧制作向更高质量、更专业的“竖屏美学”和“工业化”方向发展。同时，AI 技术如 AIGC 在“漫剧”和真人场景生成中的应用，显著降低了制作成本并提升了效率。商业模式上，文章强调了从依赖“投流买量”到“免费+分账”模式的转变，这种变革将创作者和演员转变为“合伙人”，促进了行业的长期健康发展，并称之为“编剧最好的时代”。此外，文章还介绍了番茄小说与红果短剧如何通过数据驱动，构建了一套高效、可复制的 IP 筛选与短剧改编工业化流程。最终，文章总结认为，虽然投机时代已过，但行业为真正专注于好故事的创作者提供了更广阔的舞台和更踏实的红利。
文章指出，谷歌 Gemini 上线后用户增长迅速，直接导致 OpenAI 内部下达“红色警报”，暂停非核心项目，全力聚焦于模型改进。数据显示，Gemini 发布两周内，ChatGPT 的 7 日独立日活下降约 6%，Gemini 与 ChatGPT 的访问量比值从 22% 上升至 31%。作者认为，谷歌凭借其在操作系统、浏览器等领域建立的庞大分发体系，展现出强大的“后发优势”，这与 OpenAI 依赖 C 端业务和用户心智的商业模式形成结构性挑战。文章强调，用户流量是 OpenAI 的“命门”，用户忠诚度下降将直接影响其订阅收入和未来广告、电商等商业化计划，预示着 AI 大模型领域“最强心智”与“最强入口”的终极竞争才刚刚开始。
文章详细报道了中国商业航天公司蓝箭航天自主研制的朱雀三号（ZQ-3）液氧甲烷运载火箭于 2025 年 12 月 3 日成功实现首飞入轨。尽管一级火箭回收任务未能成功软着陆，但此次任务仍具有重要意义，标志着中国商业航天在大型液体可回收火箭技术上取得了历史性突破。文章深入介绍了朱雀三号的技术细节，包括其 66.1 米的全箭长、570 吨的起飞质量、以及搭载九台天鹊-12A 液氧甲烷发动机。核心技术方案概括为九台发动机并联、不锈钢箭体、液氧甲烷推进剂和航区回收。文章还对比了朱雀三号与 SpaceX 猎鹰 9 号的技术路线相似性与差异，并分析了全球可回收火箭领域的竞争格局，强调了中国在此领域的追赶态势和太空经济的战略价值。
文章深入探讨了 AI 浪潮下，技术人才的职业价值在全球范围内的重新定价现象。作者运用全球人才流动研究的视角，分析了美国、加拿大、英国、欧洲、新加坡、澳大利亚以及中国等主要国家和地区对 AI 人才的争夺策略，包括签证政策、创新生态和产业布局。文章详细对比了在不同地区，5-8 年经验的 AI 工程师/数据科学家/算法工程师大致的薪资水平、生活成本及职业特点，指出“国家战略”已成为影响个人人力资本定价的关键因素。特别地，文章分析了中国在算力受限背景下，AI 人才市场出现的 K 型分化以及系统工程和工业落地的发展路径。最终，作者建议读者应反思自身能力在全球的稀缺性、理解不同地域的定价逻辑，并培养“全球定价”思维，以适应未来职业发展。
本文强调产品经理的核心能力在于判断需求而非简单接收需求，并深入分析了通用需求与定制需求的利弊。通用需求覆盖广、复用率高，但需警惕“自嗨”，需数据验证；定制需求虽诱人但危险，易导致架构腐蚀和产品体验割裂。作者提出了判断需求的三个问题：痛点真实性、可配置性以及未来代价，以过滤无效需求。文章还建议通过构建弹性产品架构来平衡两类需求，即核心层保持极简通用，业务层支持灵活配置，极端定制走隔离路径。最终目标是构建可持续、可进化的产品系统。
文章深入解读了 DeepSeek V3.2 技术报告，指出当前开源大模型与闭源模型之间的性能差距非但没有缩小，反而因闭源模型更快的进步速度而扩大。论文通过 MMLU-Pro、GPQA Diamond、HLE 等基准测试数据证实了这一趋势。文章进一步分析了导致差距拉大的三个结构性问题：开源模型普遍采用低效的传统注意力机制、后训练阶段资源投入严重不足，以及 AI Agent 能力滞后。面对这些挑战，DeepSeek V3.2 通过引入 DSA 稀疏注意力机制优化架构、大幅提升后训练预算（超过预训练成本 10%），以及系统化任务合成流程强化 Agent 能力，成功在特定领域缩小了与闭源模型的差距，为开源 AI 探索出一条通过技术创新而非单纯资源堆砌的生存之道。
文章介绍了麻省理工学院神经科学家 Ev Fedorenko 长达 15 年的研究成果，她通过扫描约 1400 人的大脑，识别出一个专门负责语言处理的「语言网络」。这个网络被比喻为「生物版 ChatGPT」，其核心功能是将词语与意义进行映射，并组织成句子，而与高级思考或情感处理无关。Fedorenko 的观点是，语言更像是思维的「接口」和「外包装」，而非思维本身。该研究揭示了语言在大脑中是一个独立的、低层级的系统，它能处理语言结构，甚至对无意义但语法正确的句子反应强烈，这与大语言模型（LLM）学习语言规律的机制有相似之处。这一发现有助于重新审视语言与思维的关系，并为理解人工智能的本质提供了生物学视角。
JetBrains 宣布在其 IDEs 中对代理客户端协议 (ACP) 提供 Beta 支持，旨在标准化 IDEs 和 AI 编码代理之间的通信。与语言服务器协议 (LSP) 类似，ACP 允许用户集成任何兼容的 AI 代理，使代理开发者能够专注于核心功能，而不是特定于 IDE 的集成。此举措旨在为 AI 编码代理构建一个开放且可互操作的生态系统，为开发者提供更多选择，并加速创新。文章详细介绍了该协议的优势、当前的 Beta 状态、未来的发展方向（如代理分发和远程服务器支持），以及与 Zed 合作建立单一开放标准的历程。合作伙伴的评价强调了开发者自由和开放代理生态系统的重要性。
本文详细阐述了 AI 训练师在 AI 模型智能背后扮演的关键角色。作者指出，AI 模型的“智慧”并非天生，而是源于 AI 训练师精心产出的高质量数据。文章将 AI 训练师比作“食材准备者”，强调其承接业务需求、制定标注规则、确保数据质量的核心职责。通过 5W2H 方法，AI 训练师将模糊需求细化为可执行任务；随后，他们制定包含背景、概要、详细规则与案例的完备标注文档，并进行预培训和试标以统一认知。在大规模标注阶段，持续的抽检确保质量稳定。项目结束后，复盘与策略迭代则帮助沉淀经验，持续优化流程和效率。文章强调 AI 训练师是模型背后的“秩序维护者”，为大模型能力奠定基础，是进入 AI 行业的有价值的入门岗位。
本文基于一位海外科技投资人的观点，深入探讨了 AI 未来发展的三个核心趋势。首先，作者指出缩放定律依然有效，AI 技术并未触及天花板，只是在产品化过程中受到成本和产品形态的制约，正从“炫技阶段”转向“算账阶段”。其次，文章强调推理能力（reasoning）的提升为大模型带来了真正的“增长飞轮”，通过模型自我生成高质量数据再训练，形成“用户→数据→产品变好→更多用户”的闭环。最后，文章指出成本、算力和电力已成为决定 AI 胜负的底层变量，尤其强调“有效协同算力”（coherent FLOPs）和电力效率（每瓦产出 Token 数）的重要性，并对应用层产品开发者提出在设计时需关注模型完成任务所需的 Token 数而非单纯 API 调用单价的建议。
