文章通过对话卓驭科技 CEO 沈劭劼，详细阐述了这家由大疆孵化出的智能驾驶公司从内部团队走向独立共治的转型历程。沈劭劼回顾了公司在分拆、融资、技术路线选择上的三次关键转向，特别强调了从传统规则驱动到全面数据驱动的端到端技术变革，以及如何通过“巧力”而非“大力”解决因果推理和低频数据生成等行业难题。他深入分析了特斯拉 FSD 的精妙之处，并分享了卓驭在低算力平台上的技术突破和软硬一体化策略。文章还探讨了智驾行业的竞争格局、商业模式困境以及沈劭劼作为技术创业者的个人成长与领导力思考，为技术从业者提供了宝贵的行业洞察和实践经验。
文章聚焦 OpenAI ChatGPT 产品负责人尼克·特利，详细阐述了在 OpenAI 首席执行官萨姆·阿尔特曼发布“红色警报”刺激下，特利如何引领 ChatGPT 进行产品改进和创新。他致力于提升 ChatGPT 的个性化、连接能力和搜索能力，并设想将其发展成为类似操作系统的“超级助手”。文章分析了他在快速推动产品落地、协调内部派系等方面的卓越能力，以及在混乱环境中工作的经验。同时，也提及了对其技术专长和某些问题处理方式的争议，以及他在确保产品增长与用户安全平衡方面的挑战。最终强调，特利在 OpenAI 高管变动中地位日益稳固，是实现 OpenAI 五年增长计划的关键人物。
文章深入探讨了自动驾驶领域纯视觉与融合感知路线之争，通过访谈 Nullmax 纽劢科技创始人兼 CEO 徐雷（前特斯拉 Autopilot 核心成员）阐述其独到见解。徐雷认为，摄像头因其高信息密度和高帧率，决定了智驾系统的能力上限，而激光雷达虽然能帮助系统快速量产上车，但若视觉处理能力不足，过度依赖激光雷达将限制系统长远发展。他强调无论采用何种传感器方案，都必须将视觉感知作为最核心、最优先发展的能力，并以特斯拉为例说明了纯视觉方案在算法和算力支持下的强大表现。文章还讨论了算力消耗、恶劣天气应对、数据驱动策略等多个维度，为理解自动驾驶技术路线提供了深刻洞察。
文章深入剖析了丹麦创业公司 Parahelp 如何凭借其先进的 AI Agent，在客户支持领域掀起革命。两位创始人从多次失败中汲取经验，最终打造出能够自主处理退款、访问银行账户并转移资金的智能系统。Parahelp 的独特之处在于，它不仅回答问题，更实际采取行动解决问题，并通过自动化评估和“AI 驱动的持续优化引擎”实现 Agent 的自我进化和规模化。其“AI Forward Deployed Engineer”理念解决了传统部署的规模化瓶颈。该系统不仅显著降低客户流失率，还通过智能追加销售和产品洞察，将客户支持从成本中心转变为公司的收入增长引擎，成为企业内部知识中枢，获得 Perplexity、Replit 等顶尖 AI 公司的青睐。
文章深入剖析了红军长征中“四渡赤水”的经典战役，将其视为一部绝境求生的教科书。作者详细回顾了战役的背景、过程及每次渡河背后的战略考量，包括一渡赤水时的果断撤退、二渡赤水时的“回头”反击、以及三渡四渡赤水时的“明修栈道，暗度陈仓”。在此基础上，文章将这些历史智慧与现代商业实践相结合，引用英特尔、乐高、拼多多和 Shein 等企业的案例，论证了在不确定性环境下，企业应如何放弃沉没成本、回归原点、寻找市场缝隙并动态调整战略。核心观点强调战略不是预设的完美地图，而是在实践中不断修正、灵活应变的产物，但使命和战略意图应始终坚定。
文章报道了 OpenAI 正面临来自谷歌 Gemini 3 Pro 和 Anthropic 的激烈竞争，导致其 CEO Sam Altman 向全体员工发布“红色警报”，要求集中资源紧急开发新模型并改进 ChatGPT。数据显示，ChatGPT 流量在 7 天内下降 6%，而谷歌 Gemini 用户数快速增长，并在基准测试中超越 OpenAI 模型。OpenAI 正加紧开发代号为“Garlic”的新模型（预计为 GPT-5.2 或 GPT-5.5），该模型在内部评估中已超越 Gemini 3 和 Opus 4.5，并计划下周发布一款新的推理模型。此外，OpenAI 急需在个性化服务、图像生成、模型行为表现、速度和可靠性等方面改进 ChatGPT。文章还指出，OpenAI 面临巨大的财务压力，需要筹集千亿美元资金以维持运营和技术开发，这使得其在与谷歌等巨头的竞争中处于不利地位。整篇文章揭示了 AI 领域竞争的白热化，以及 OpenAI 为保持领先地位所面临的挑战和应对策略。
文章深度剖析了金融科技独角兽 Airwallex 空中云汇的成长和融资历程。最新消息显示其完成 3.3 亿美元 G 轮融资，估值 80 亿美元，由 Addition 领投。文章通过讲述 Airwallex 从墨尔本咖啡馆起步，三次濒死，数次被资本拒绝又被支持的真实故事，展现了其创始人 Jack Zhang 如何坚持“重建全球金融基础设施”的宏大愿景，并最终在红杉中国、腾讯、DST 等关键投资人的支持下，成功抵御 Stripe 的收购邀约，实现业务版图从“全球资金基础设施”到“下一代全球银行平台”的进化，最终实现盈利并快速成长为行业领军者。
文章通过采访 Pollo AI 创始人朱陈彪，深入剖析了 Pollo AI 从初期的模型聚合平台，如何凭借高效 SEO 策略实现月活 400 万的快速增长。朱陈彪强调了将 SEO 融入产品的重要性，以及对海外 500 多款产品经验的总结。他指出，随着 AI 技术发展，SEO 的增长瓶颈已现，当前重心转向产品打磨和构建独特的用户心智。文章还探讨了 AI 产品出海的择时选品之道，强调要顺应技术变革，抓住新的商业机会，并区分“工具”与“产品”的差异。最后，朱陈彪分享了对 Sora App 高成本、低留存，以及生成视频产品未来形态的看法，认为专业创作流程而非短期特效才是可持续发展方向。
文章详细介绍了开源内存存储方案 Valkey 9.0 的正式发布及其带来的关键新特性。作为 Redis 的接班者，Valkey 9.0 在集群模式下实现了对编号数据库的完整支持，使其能够扩展至 2000 个节点并处理每秒超过 10 亿次请求。核心改进包括原子级槽位迁移，它通过一次性迁移整个槽位，确保了键路由的一致性并简化了在线重分片，显著改善了集群的数据再均衡方式，减少了扩容的运维风险。此外，新版本还引入了哈希字段过期功能，允许哈希结构中的每个字段独立设置过期时间，提高了数据管理的灵活性和内存效率。文章强调，Valkey 9.0 的性能提升得益于对现代 CPU 能力的智能利用，带来了更低的尾延迟、更高的单节点吞吐量和更优的成本效率。该项目由亚马逊云科技、Oracle、谷歌云等企业支持，遵循 BSD 三条款许可，旨在为开发者提供一个强大、可扩展且运维友好的内存数据存储解决方案。
文章详细介绍了快手可灵团队与南开大学联合提出的 VidEmo 框架，旨在解决多模态大模型在视频情感理解中面临的动态性、上下文依赖及语义鸿沟问题。VidEmo 采用情感线索引导的推理框架，通过分阶段学习（课程式情感学习与情感树强化学习）统一基础属性感知、表情分析与高层情感理解。研究团队还构建了大规模细粒度情感数据集 Emo-CFG，包含 210 万条指令数据，涵盖可解释的情感问答、细粒度描述及其对应的解释依据，用于模型训练。实验结果表明，VidEmo 在 15 项人脸感知任务中超越了现有主流视频大模型（包括 Gemini 2.0），树立了新的性能标杆。该成果已被 NeurIPS 2025 录用，模型和数据集均已开源，为情感智能与通用人工智能发展提供了重要推动。
